JPWO2007052631A1 - 歩様バランス定量化方法および歩様バランス定量化装置 - Google Patents
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Abstract
歩行バランス判定に欠くことのできない「基準となる方向」を決定付ける手続きを提案する。かかる基準方向決定後に、三次元加速度データをわかりやすく視覚的に表現して歩様を定量的に把握する好適な方法と装置を提案する。三次元加速度センサーを装着した歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の三次元加速度データによって決まる最尤前後または最尤左右方向から軸方向成分データを決定し、前記空間図または平面図に加速度ベクトルデータを描画して、種々の歩様分析ノウハウによって歩行動物歩様バランスを定量化する。
Description
本発明は、歩行動物の歩様バランスを分析して、転倒しやすさの指標となる量を提示する技術である。ここで歩様（英文はＧＡＩＴ）とは、歩行動物の歩き方、歩行の態様を示す動物行動学上の用語である。本発明では、歩行中に正常な身体バランスがとれている状態とアンバランスで転倒しやすい状態の「弁別」もさることながら、どの方向に、どの程度アンバランスなのか、というバランスに関する量的な指標をも提供するものである。歩行動物は種を問わず、当然ながらヒトも含まれる。簡単化のため、ヒトの二足歩行で記載するが、四足以上の多足歩行にも適用できる技術である。
なお本発明の定量データをリハビリの進度の指標となしたりすることもできる。たとえば、「股ＯＡ（osteoarthrosis）患者」などの歩行障害患者の治療・リハビリ状況の把握に利用することもできる。
ヒト歩様を把握することは、転倒防止や歩行障害治療のリハビリで重要視され、力学センサー・画像センサー・加速度センサーでデータを採取して解析されてきた。これらのうち、フォースプレート（床反力の測定装置）などの力学センサー方式、モーションキャプチャーなどの動画像解析を組み合わせた画像センサー方法（特許文献１参照）は、コスト・パフォーマンスで加速度センサー方式に対し、やや優位性を欠いている。特に、画像方式は関節部位にマーカを装着する、画像記録や画像解析に高価な装置を要するなどの経済的な問題がある。そこで、データ採取の容易性および採取システムの経済性から、加速度センサーを用いた方式（特許文献２から６、非特許文献１から５参照）に注目する。
特許文献２では、ヒトの脛骨および踵に加速度センサーを装着し歩行中に観測される複数の垂直方向時刻のピークに注目した歩様解析を開示している。さらに同文献にて、加速度の時系列データをフーリエ変換して周波数解析することが開示されている。
特許文献３では、パーキンソン患者の指に加速度センサーを装着し、指同士の接触インターバル時間を解析する動作解析手法が開示されている。
特許文献４では、ヒトの腹部に加速度センサーを装着し、採取されたデータと背屈力との関係で歩様解析する手法が開示されている。
特許文献５では、四足歩行動物の牛に加速度センサーを装着し、加速度ベクトルの終点の移動を示すデータを採取し、該データを牛の前後・左右・上下のうちの２つの座標軸を組み合わせたリサージュ図形で視覚化し、歩様を定量化する方法が開示されている。これは疾病乳牛の治療前後の変化を定量化することで治療法でもある。
一方、加速度データ解析で座標方向・座標軸の誤差は大きな問題である。特許文献６に、連続採取された歩行状態の特定期間内の加速度ベクトルデータを用いて、加速度センサー座標系における重力加速度方向および身体軸を自動修正する機能をもつ解析法が開示されている。しかし特許文献６の技術では、歩行状態に異常があると適切な座標方向・座標軸の修正ができない。
なお、２つの生体データの解析にリサージュ図形を利用することは公知である。具体的には、特許文献７に第１ の測定信号をＸ 軸に、第２ の測定信号をＹ 軸にして、生体データのリサージュ波形を描くことでデータ解析する手法が開示されている。
非特許文献１から６は、加速度による歩様バランス定量化の学術的アプローチを開示している。特に、非特許文献６で３方向加速度センサーの歩行データをフーリエ変換した周波数解析が開示されている。
以上例示した個々の公知技術およびこれらを組み合わせたとしても、歩行中に正常な身体バランスがとれている状態とアンバランスで転倒しやすい状態の「弁別」について、具体的かつ視覚的にわかりやすい量的指標の提示、あるいは、どの方向に、どの程度アンバランスなのか、というバランスに関する具体的かつ視覚的にわかりやすい量的指標の提示については、まだ改善の余地がある。
また、特に、どの方向に、どの程度アンバランスなのか、というバランスに関する量的指標をデータベース化して歩様を統一的に分析する際に、データの基準となる方向決定については、誤差を生じる可能性が残留し、データ相互間の不統一が発生する危惧があった。
加速度センサーをもちいて歩様を定量化する多くの試みがなされているが、歩様バランスに注目し、そのバランス判定の明確な手続きは確立にいたっておらず、改善の余地が大いにある。特に歩行バランス判定には、バランスの「基準となる方向」が必要であるが、その方向を決定付ける明確な手続きを確立したものはない。すなわち、加速度センサーを用いた歩様の定量化に関する先行技術のいずれも、漠然とした歩行の前方・後方で加速度データの整理を行っており、座標軸として採用される「基準となる方向」が曖昧である。
「基準となる方向」が曖昧であるがため誤差を生む。つまり、同一方向の加速度ベクトルデータでも基準方向のズレ分の差異が出る。それゆえ、複数の歩行中データを採取しても、測定の際に曖昧設定した基準方向のズレ分の誤差がのるので、正確な歩様分析ができず問題であった。
本発明は、歩様バランスの判定の明確な手続きを提案する。第一に、歩行バランス判定に欠くことのできない「基準となる方向」を決定付ける明確な手続きを提案する。第二に基準方向決定後に、三次元加速度データをわかりやすく視覚的に表現し、歩様を定量的に把握する好適な方法と装置を提案するものである。
本発明の本質は、第一に方向決定基準動作による基準方向決定工程の追加である。第二には、データから歩様バランス・アンバランスを判定する経験的手法（ノウハウ）である。これを以下に説明する。第一発明は、請求の範囲第１項と第２項に、第二発明は、請求の範囲第３項から第７項に反映されている。
第一の本発明の歩行動物歩様バランスの定量化方法（請求の範囲第１項）は、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータを歩行動物の前後・左右・上下に対応した三次元直交座標軸の空間図、または前後・左右・上下のうち二つを座標軸とした二次元直交座標の平面図に図示して歩行動物歩様バランスを定量化する方法であって、三次元加速度センサーを装着した歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の三次元加速度データを採取する工程、前記前後基準動作または左右基準動作における三次元加速度の重力直交水平面成分を抽出する工程、前記抽出工程にて得られた重力直交水平面成分の大きさに基づいて最尤前後または最尤左右方向を決定付ける工程、前記最尤前後または最尤左右方向と重力方向から三次元直交座標の軸方向を決定付ける工程、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータから前記決定付けられた軸方向成分データを得て、前記空間図または平面図に歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータを描画する工程を有するものである。
好適には（請求の範囲第２項）、歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の三次元加速度データを採取する工程が、三次元加速度センサーを装着した歩行動物を前後または左右に駆動させる基準駆動ボード上に積載し、該基準駆動ボード動作による歩行動物の強制前後基準動作または強制左右基準動作中のデータ採取するのが望ましい。
図１８が、歩行動物の前後基準動作（ａ）（ｂ）、左右基準動作（ｃ）の説明図である。図１８（ａ）に示すように通常の歩行データ採取時の歩行状態で前後基準動作としてもかまわない。すなわち、図１８（ａ）下図に示すような後退動作は必ずしも必要としない。しかし図１８（ｂ）のような前後を強調する動作をさせたほうが最尤方向の決定に好適である。
図１９が、歩行動物を前後または左右に駆動させる基準駆動ボードと強制前後基準動作・強制左右基準動作の説明図であって、Ａ１が歩行動物を前後または左右に駆動させる基準駆動ボード、Ａ２が歩行動物をＡ１に搭載する際に参照する前後または左右の方向の目安を示すマーカである。ヒトの場合はマーカＡ２を目視で確認して立ち位置と姿勢を確認させてもよい。より正確性を期すためには、固定ベルトなどで歩行動物を該ボードに固定するのが望ましい。
図２０、図２１に左右基準動作から最尤前後または最尤左右方向を得る過程を図示する。図２０にて、（ａ）は、重力方向Ａ３と歩行動物の前後または左右基準動作時の加速度データのベクトル終点軌跡Ａ４の斜視図、（ｂ）は、Ａ４の重力直交水平面Ａ５成分であるＡ６を示す平面図、（ｃ）は、重力直交水平面成分Ａ６の大きさに基づいて決定付けられた最尤前後または最尤左右方向Ａ７を示す平面図であって、（ａ）→（ｂ）→（ｃ）順に左右基準動作中に採取されたデータから最尤前後または最尤左右方向を得て座標軸とする。図２１は、図２０同様の説明図であるが、重力直交水平面Ａ５の前後・左右の両方向に現れる加速度データを示した参考図である。
重力直交水平面成分の大きさに基づいて最尤前後または最尤左右方向を決定付ける工程は、大きさが大きい、すなわちベクトルデータの極大値を抽出し、総計的な操作から最尤方向となるデータを選択すればよい。上記方法を装置として構成したものが請求の範囲第９項と第１０項である。
第二発明の歩行動物歩様バランスの定量化方法（請求の範囲第３項から第８項）は、上記基準方向決定法に、さらに以下の経験的手法（ノウハウ）を付加したものである。すなわち、採取データから歩様バランス・アンバランスを判定するにあたって、上記基準方向決定法に準拠した空間図または前後・左右または前後・上下の平面図を描き、視覚的に歩様状況を把握しやすくするとともに次のような判定手法を提案する。
データの視覚化では空間図または平面図に描画される加速度ベクトルデータが、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータの終点であるのが好ましく、歩行動物歩行中の概終点の軌跡が空間図または平面図に描画される。
判定手法のひとつは（請求の範囲第３項）、空間図または前後・左右または前後・上下の平面図の前記軌跡模様の前半面と後半面の差異、および加速度ベクトルデータから計算される前方向のベクトルの大きさの総和と後方向のベクトルの大きさの総和の差異に基づいて歩様バランスを判定する、である。この方法を装置として構成したものが請求の範囲第１１項である。
判定手法の別法は（請求の範囲第４項）、歩行動物歩行中の概終点の軌跡が空間図または平面図に描画され、かかる軌跡が空間図または上下・左右平面図の上下軸に対し概対称であるバタフライ（蝶）様形を呈するか否かに基づいて歩様バランスを判定する、である。概対称であるバタフライ（蝶）様形については、後で説明する図１（ｄ）の「３」を参照されたい。この方法を装置として構成したものが請求の範囲第１２項である。
その他判定手法の別法については、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる歩行動物歩行中の加速度時系列データをフーリエ変換して得られる加速度の周波数領域のデータから歩様のバランスを判定する方法である。
周波数領域データによる判定の第一法は（請求の範囲第５項）、左右成分フーリエ変換で得られた周波数領域パワスペクトルデータから歩行周期を決定付ける工程、前記歩行周期を含む左右成分周波数領域パワスペクトルデータの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有する歩行動物歩様バランスの定量化方法である。ここで、歩行のための加速度周波数パワが大きくでてくるのは当然であり、左右成分周波数領域パワはある程度観測されるほうがバランスのとれた歩様として好ましい。左右加速度は良好な歩様に必要である。ただし、周波数領域が歩行周期に比べ小さい周期、または大きい周期に現れる場合はバランス異常であると判定する。
周波数領域データによる判定の第二法は（請求の範囲第６項）、5ヘルツという経験的に得られた判定境界周波数の発見による。すなわち、前後・左右・上下成分時系列データの少なくとも１成分の時系列データをフーリエ変換する工程、フーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータの5ヘルツ未満のパワスペクトルの大きさと分布および／またはフーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータの5ヘルツ以上のパワスペクトルの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有するものである。
周波数領域データによる判定の第三法は（請求の範囲第７項）、第一法の歩行周期以外の周波数パワで判定するものである。すなわち、左右成分フーリエ変換で得られた周波数領域パワスペクトルデータから歩行周期を決定付ける工程、前記左右成分を含む２つ以上の時系列データをフーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータから前記歩行周期パワスペクトルを排除する工程、前記排除後のパワスペクトルの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有するものであり、歩行による加速度を除外して、それ以外の周波数パワにて歩様判定する。
ここで、歩行による加速度を除外する理由は、前述のように歩行のための加速度周波数パワが大きくでてくるのは当然であるからである。第一法（請求の範囲第５項）の場合は、歩行のための加速度周波数パワが大きくでてくることを積極的に利用する考え方であるのに対して、第三法は（請求の範囲第７項）では、歩行のための加速度周波数パワは判定のノイズ（不要情報）であるとし、これを除外し、歩行周期外の周波数スペクトルパターンで歩様を判定する。
もちろん、第一法（請求項の範囲第５項）・第三法（請求の範囲第７項）の組合せ判定も好適である。すなわち、第一法（請求の範囲第５項）で、歩行のために現れるはずの周波数パワをチェックするとともに、第三法（請求の範囲第７項）で、歩行のための加速度周波数パワを除外し、歩行周期外の周波数スペクトルパターンで歩様判定する、という複合判定をしてもよい。その際の第一法（請求の範囲第５項）のチェックにおいて、加速度の左右成分に注目し判定するのは言うまでもない。
データ処理上のノウハウとしては（請求の範囲第８項）、加速度時系列データサンプリング時間周期は100〜200ヘルツであり、フーリエ変換後のパワスペクトルから50ヘルツ以上のデータは排除する工程をもち、前記排除後のパワスペクトルデータの隣接周波数3データから5データで移動周波数平均をとる工程をもつのが好ましい。
基準方向の決定行程を含む本発明の請求の範囲第１、３、４項の方法のフローチャートを図２２に、本発明の請求の範囲第５、６、７項の方法のフローチャートを図２３に示す。これらフローチャートは自明なので説明は略す。基準方向決定後の可視化されたグラフを示しつつ最良の形態を説明する。
本発明は、変形性股関節症（以下、股ＯＡ（osteoarthrosis）という）の患者の転倒し易さ、又は／及びリハビリテーション（以下、リハビリと略す）の進度診断にも利用できるので、データは股ＯＡ患者のものを例とする。
図１（ａ）（ｂ）（ｃ）は、本発明で作成された健常者のリサージュ図形である。すなわち図１（ａ）は、健常者歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１を示す前後・左右平面図、図１（ｂ）は、健常者歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形２を示す前後・上下平面図、図１（ｃ）は、健常者歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形３を示す上下・左右平面図である。
図１（ｄ）は、健常者に現れる顕著なパターンを説明するもので、「３」がバタフライ（蝶）様の概対象の図形であることを示す模式図であって、「３B」がかかるバタフライ（蝶）様の概対象の図形である。
図２（ａ）〔ｂ）〔ｃ）は、転倒経験のある股ＯＡの患者のリサージュ図形である。図２（ａ）は、患者歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１１を示す前後・左右平面図、図２（ｂ）は、患者歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１２を示す前後・上下平面図、図２（ｃ）は、患者歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１３を示す上下・左右平面図である。
図３（ａ）（ｂ）（ｃ）は、転倒経験のない股ＯＡの患者のリサージュ図形を示す。図３（ａ）は、患者歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形２１を示す前後・左右平面図、図３（ｂ）は、患者歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形２２を示す前後・上下平面図、図３（ｃ）は、転倒経験のない股ＯＡ患者の歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡２３のリサージュ図形を示す上下・左右平面図である。
図２、図３で特徴的なのは、図２の１４に示す棘波（加速度ベクトル終点軌跡のリサージュ図形の棘状飛び出し突起）、図２の１５および図３の２５に示す前方向加速度総和が大きくなることを示す加速度ベクトル終点軌跡の前方向飛び出し、である。これらで歩様アンバランスが視覚的に判定できる。
上記の各図１（ａ）（ｂ）（ｃ）、図２（ａ）（ｂ）（ｃ）及び図３（ａ）（ｂ）（ｃ）においては、被験者画像６を各リサ一ジュ図形と共にパソコンのディスプレイ１５９（図１７参照）に表示するようにしたので、被験者や医師に、被験者の歩き方を動作として捉えた場合の特徴を分かり易く示すことができる。これにより、股ＯＡの患者が自己の歩き方を正確に認識して、効率的なリハビリを行うことができる。上記の各図に表示されたリサージュ図形の元になる加速度の大きさと向きのデータは、全て被験者の第２腰椎に相当する位置に装着した加速度センサーからの出力値である。
被験者が健常者である場合には、上記の図１（ａ）（ｃ）に示されるように、被験者の左方向における加速度の大きさの総和と右方向における加速度の大きさの総和とがほぼ同じ大きさになっている。また、被験者が健常者である場合には、上記の図１（ｂ）（ｃ）に示されるように、被験者の歩行時における上下動がリズミカルであり、図２（ｂ）（ｃ）及び図３（ｂ）（ｃ）に示される、被験者が股ＯＡの患者の場合と異なり、棘波（例えば、図２〔ｃ）の１４、及び図３（ｅ）の２４）が少ない。さらにまた、被験者が健常者である場合には、図１（ｂ）に示されるように、被験者の前方向における加速度の大きさの総和が、大きくなることはないが、被験者が股ＯＡの患者の場合には、図２（ｂ）の１５及び図３（ｂ）の２５に示されるように、被験者が健常者である場合と比べて、被験者の前方向における加速度の大きさの総和が大きくなる。健常者のリズミカルな歩様は前述のように図１（ｄ）のバタフライ（蝶）様の概対象の図形３Ｂとして把握できる。
以下に特許文献５に開示された四足歩行動物の牛の歩様を牛の前後・左右・上下のうちの２つの座標軸を組み合わせたリサージュ図形で視覚化し、歩様を定量化する方法ならびに歩様判定法を適用した例を記載する。
上記図２（ｂ）の１５及び図３（ｂ）の２５に示されるように、被験者が転倒経験のある股ＯＡの患者の場合には、被験者が転倒経験のない股ＯＡの患者の場合と比べて、被験者の前方向における加速度の大きさの総和が大きくなる。図４は、転倒経験のない健常者と転倒経験のある股ＯＡの患者の前方向（への）加速度割合の平均値を示す。以下本明細書において、「前方向加速度割合」とは、前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和との合計値に占める、前方向の加速度の大きさの総和の割合を表す。転倒経験のない健常者の前方向加速度割合の平均値と転倒経験のある股ＯＡの患者の前方向加速度割合の平均値との有意差を検定すると、ｐ（有意差検定による危険率）＜０．００１であった、従って、これらの平均値の間には、統計学的な有意差が認められる。
上記の各リサージュ図形の元になる２方向（前後方向と上下方向、又は前後方向と左右方向）の加速度の大きさと向きのデータに基づいて、２次元の座標平面上に、原点を始点とするベクトルを作成する。そして、作成したベクトルのうち、その向きが前方向のベクトルの大きさを累計して、前方向の加速度の大きさの総和を算出すると共に、その向きが後方向のベクトルの大きさを累計して、後方向の加速度の大きさの総和を算出し、これら前方向と後方向の加速度の大きさの総和に基づいて、上記の前方向加速度割合を求める。何故なら、一般に、上記のベクトルを用いた前方向加速度割合の算出方法を採用することにより、転倒経験のある股ＯＡの患者と転倒経験のない健常者との前方向加速度割合の差が拡大するからである。
次に、図５を参照して、前後方向と上下方向の加速度の大きさと向きのデータに基づいて前方向加速度割合を求める方法について説明する。まず、データ分析用のパソコンのＣＰＵ１５１（図１７参照）が、加速度センサーからの出力値に基づいて求めた前後方向と上下方向の加速度の大きさと向きのデータに基づいて、２次元の座標平面上に、原点Ｏを始点とし、リサージュ図形３１上の点を終点とするベクトルを作成する。例えば、リサージュ図形３１上の点Ｐ１の場合には、作成されるベクトルは、ＶＩとなる。さらに、ＣＰＵ１５１は、リサージュ図形３１上の点Ｐ２、Ｐ３についても、対応するベクトルを作成する。次に、ＣＰＵ１５１は、１乍成した各ベクトルの大きさを算出する、例えば、上記のベクトルＶｉの場合には、下記の式（１）を用いて、ベクトルの大きさを算出する。
ＣＰＵ１５１は、上記のようにして算出したベクトルの大きさのうち、その向きが前方向のベクトル（図６中の第ｌｉ象限と第ＩＨ象限に存在する各ベクトル）の大きさを累計して、前方向の加速度の大きさの総和を算出すると共に、その向きが後方向のベクトル（図６中の第丁象限と第ＩＶ象限に存在する各ベクトル）・の大きさを累計して、後方向の加速度の大きさの総和を算出する。図６に示される例では、向きが前方向のベクトルとは、ｖ６とＶ７であり、向きが後方向のベクトルとは、Ｖ１、Ｖ２、Ｖａ、Ｖ４、Ｖ５である。従って、ＣＰＵ１５１は、図６に示される例では、前方向の加速度の大きさの総和を、下記の式（２）を用いて算出する。
また、ＣＰＵ１５１は、図６に示される例では、後方向の加速度の大きさの総和を、下記の式（３）を用いて算出する。
ＣＰＵ１５１は、上記の式（２）と式（３）で求めた前方向と後方向の加速度の大きさの総和に基づいて、前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和との合計値を求めて、この合計値に占める、前方向の加速度０）大きさの総和の割合を、上記の前方向加速度割合とする。
また、図７に示されるように、被験者が転倒経験のある股ＯＡの患者の場合には、被験者が転倒経験のない健常者の場合と比べて、被験者の前後方向における加速度が全体的に大きくなる。従って、図８に示されるように、転倒経験のある股ＯＡ患者の前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和との合計値（以下、前後方向加速度総和という）の平均値は、転倒経験のない健常者の前後方向加速度総和の平均値よりも大きくなる。ここで、上記の前後方向加速度総柏を求めるのに必要な被験者の前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和の算出には、上記図５及び図６に示される前方向のベクトルの大きさと後方向のベクトルの大きさを累計する方法が用いられる。何故なら、一般に、このベクトルを用いた前後方向加速度総和の算出方法を採用することにより、転倒経験のある股ＯＡの患者と転倒経験のない健常者との前後方向加速度総和の差が拡大するからである。図８に示されるように、転倒経験のない健常者（転倒未経験者）の前後方向加速度総和の平均値と転倒経験のある股ＯＡの患者（転倒経験者）の前後方向加速度総和の平均値との有意差を検定すると、ｐ（有意差検定による危険率）＜０．0０ｌであった。従って、これらの平均値の間には、統計学的な有意差が認められる。
上記のように、前方向加速度割合や前後方向加速度総和の平均値に基づいて、被験者が股ＯＡの患者であるか否かということや、股ＯＡの患者の転倒し易さを、数値的な指標とした客観的示唆を得ることができる。
次に、本発明による加速度周波数を用いた股ＯＡの患者の転倒し易さやリハビリの進度の診断に利用できる歩様判定法について説明する。ここで、上記の加速度周波数とは、歩行動物（被験者）歩行中の前後方向、左右方向、又は上下方向加速度時系列データをフーリエ変換して得られる加速度の周波数領域のデータ（周波数パワスペクトル）のことを指す。
まず、図９及び図１０を参照して、上記の加速度周波数を用いた方法に採用されている被験者の一問歩の歩様（被験者が一歩歩く間の歩様）の検出方法と、従来における被験者の一問歩の歩様の検出方法との相違点について説明する。図９は、健常者の歩行時における各動作のタイミングと、加速度センサーにより求めた上下方向の加速度との関係を表す波線６１を示す。図１０は、股ＯＡ患者の歩行時における各動作のタイミングと、加速度センサーにより求めた上下方向の加速度との関係を表す波線８１を示す．
図９における６３、６４、６５、６６、６８、６９、７０、７１、７３、７４、７５、７６は、それぞれ左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、左足が全体的に地面にべったり付いた瞬間（ｆｏｏｔ ｆｌａｔ）、右足のつま先が地面から離れた瞬間（oｐｐｏｓｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）、右足のかかとが着地した瞬間（ｒｉｇｈｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足が全体的に地面にべったり付いた瞬間（ｆｏｏｔ ｆｌａｔ）、左足のつま先が地面から離れた瞬閥（ｏｐｐｏｓｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、左足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）、左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、左足が全体的に地面にべったり付いた瞬間（ｆｏｏｔ ｆｌａｔ）、右足のつま先が地面から離れた瞬間（oｐｐｏｓｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間〔ｍｉｄｓａｎｃｅ）を示す。
図１０における８３、８５、６６、８８、９０、９１、９３、９５、９６は、それぞれ左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間ｍｉｄｓｍｎｃｅ）、右足のかかとが着地した瞬間（ｒｉｇｈｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、左足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅ ｔｏｅ ｏｆｆ）、左足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）、左足のかかとが着地した瞬間（１ｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅ ｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）を示す。
従来の歩様の検出方法では、図９における波線６１のピーク６２、６７、７２を、それぞれ左足のかかとが着地した瞬間（１ｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足のかかとが着地した瞬間（ｒｉｇｈｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ〕、左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）であるとみなして、ピーク６２とピーク６７の問、及びピーク６７とピーク７２の間を被験者の一間歩として、被験者の歩様を検出していた。しかし、図９に示されるように、波線６１のピーク６２、６７、７２と、左右の足のかかとが着地した瞬間６３、６８、７３とは、一致しない場合が多い。従って、波線６１における上記のピーク問を一間歩とみなして被験者の歩様を検出した場合には、正確な歩様の検出を行なうことが難しい。
これに対して、本発明実施例では、左右の足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ；以下、ミッドスタンスという）を基準に、被験者の歩様を検出している。例えば、図９に示されるミッドスタンス６６とミッドスタンス７１との間や、ミッドスタンス７１とミッドスタンス７６との間を一間歩とみなして、被験者の歩様を検出する。一般に、ミッドスタンスの状態では、被験者の体軸の上下方向の動きが一瞬静止するため、加速度センサーにより採取した上下方向における加速度が、ほぼ０になる。これは、図１０に示される股ＯＡ患者の歩行時における波線８１のミッドスタンス８６、９１、９６についても同様である。従って、波線６１や波線８１における加速度が０のポイントの中から、ミッドスタンスに相当するポイントを見つけて、これらのポイントのうち、隣合うポイント間における被験者の歩様を検出することにより、従来の歩様の検出方法と比べて、より正確な歩様の検出を行なうことができる。
次に、図１１（ａ）（ｂ）、図１２（ａ）（ｂ）及び図１３（ａ）（ｂ）を参照して、上記の加速度周波数を用いた股ＯＡの患者の転倒し易さやリハビリの進度の診断に役立てる歩様判定方法について具体的に説明する。図１１（ａ）は、健常者の左右方向における加速度周波数（左右方向における加速度の向きの変化の頻度を表す周波数）と、この加速度周波数の各周波数帯域毎の強度（レベル）の関係を示し、図１１（ｂ）は、股ＯＡ患者の左右方向における加速度周波数と、この加速度周波数の各周波数帯域毎の強度（レベル）の関係を示す。また、図１２（ａ）（ｂ）は、それぞれ健常者と股ＯＡ患者との上下方向における加速度周波数と強度（レベル）の関係を示す。さらにまた、図１３（ａ）（ｂ）は、それぞれ健常者と股ＯＡ患者との前後方向における加速度周波数と強度（レベル）の関係を示す。これらの図に示される曲線１０１乃至１０６は、図９及び図１０に示されるような、所定の方向における加速度の大きさの経時的な変化を示すデータを、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）して求めたデータを表したものである。図１１（ａ）（ｂ）に示されるように、被験者が股ＯＡの患者の場合には、被験者が健常者である場合と比べて、左右方向の加速度周波数の強度が、５ヘルツ以上の周波数帯域において上昇する。また、図１３（ａ）（ｂ）に示されるように、被験者が股ＯＡの患者の場合には、被験者が健常者である場合と比べて、前後方向の加速度周波数の強度が、５ヘルツ以上の周波数帯域において上昇する。これは、被験者が股ＯＡの患者の場合には、被験者が健常者である場合と比べて、罹患している方の足が地面に着くときの足の動きが複雑になっているためであると考えられる。
上記の結果から、股ＯＡの患者の前後方向又は左右方向の加速度周波数について、５ヘルツ以上の周波数帯域における強度が、以前に比べて下がったか否かをチェックすることにより、股ＯＡの患者のリハビリの進度の判定示唆を得ることができる。また、被験者の前後方向又は左右方向の加速度周波数について、５ヘルツ以上の周波数帯域における強度をチェックすることにより、歩様判定を行い、被験者が股ＯＡ患者であるか否かという示唆や、被験者の転倒し易さの示唆に利用することもできる。
上記の歩様判定の統計学的な有意性について、図１４乃至図１６を参照して説明する。図１４は、左右方向における、健常者、オペ前の股ＯＡ患者、オペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す。図１５は、上下方向における、健常者、オペ前の股ＯＡ患者、オペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す。図１６は、前後方向における、健常者、オペ前の股ＯＡ患者、オペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す。図１４及び図１６に示されるように、左右方向及び前後方向における健常者とオペ前の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度は、５ヘルツ以上の高周波数帯域においても、５ヘルツ未満の低周波数帯域においても、明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）。また、左右方向及び前後方向におけるオペ前の股ＯＡ患者とオペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度も、５ヘルツ以上の高周波数帯域においても、５ヘルツ未満の低周波数帯域においても、明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）。これらの有意差を検定すると、ｐ（有意差検定による危険率）＜０．０５であった。
これに対して、図１５に示されるように、上下方向における健常者とオペ前の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度は、５ヘルツ以上の高周波数帯域においては、明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）が、５ヘルツ未満の低周波数帯域では、大差がない（統計学的な有意差が認められない）。また、上下方向におけるオベ前の股ＯＡ患者とオペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度についても、５ヘルツ以上の高周波数帯域においては、明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）が、５ヘルツ未満の低周波数帯域では、大差がない（統計学的な有意差が認められない）。
上記の結果から、パノコンのＣＰＵ１５１が、加速度センサーを用いて採取した被験者の前後方向又は左右方向の加速度データに基き、図１１（ａ）（ｂ）又は図１３（ａ）（ｂ）に示されるような加速度周波数の各周波数帯域毎の強度を表すグラフを作成して、股ＯＡの患者の前後方向又は左右方向の加速度周波数について、５ヘルツ以上の周波数帯域における強度が、以前に比べて下がったか否かをチェックすることにより、股ＯＡの患者のリハビリの進度判定に役立てることができる。また、パソコンのｃｐｕ１５１が、加速度センサーを用いて採取した被験者の前後方向又は左右方向の加速度データに基き、図１１〔ａ）（ｂ）又は図１３（ａ）（ｂ）に示されるような加速度周波数の各周波数帯域毎の強度を表すグラフを作成して、被験者の前後方向又は左右方向の加速度周波数について、５ヘルツ以上の周波数帯域における強度をチェックすることにより、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さの判定示唆に役立てることもできる。
また、パソコンのＣＰＵ１５１が、加速度センサーを用いて採取した被験者の前後方向又は左右方向の加速度データに基き、図１１（ａ）（ｂ）又は図１３（ａ）（ｂ）に示されるような加速度周波数の各周波数帯域の強度を表すグラフを作成した後に、医師や被験者が、これらのグラフを見てチェックすることにより、上記の股ＯＡ患者のリハビリの進度や、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さの判定示唆に役立てるようにしてもよい。
図１７は、上記の各方法を採用した装置１３０のブロック構成を示す。図示されるように、この装置１３０は、主に加速度センサー１３１とパソコン１３２とより構成されている。加速度センサー１３１は、被験者の前後、左右、及び上下の全ての方向における、体軸の動きの加速度の大きさと向きとを検出するための３次元加速度センサー１４１と、３次元加速度センサー１４１から送られた信号を処理するための信号処理回路１４２と、信号処理回路１４２による処理後の信号をパソコン１３２に送信するための無線信号送信部１４３と、アンテナ１４４と、加速度センサー１３１内の各部に電源を供給するためのバッテリ１４５とを有している。
また、上記のパソコン１３２は、パソコン全体を制御するためのＣＰＵ１５１と、加速度センサー１３１内の無線信号送信部１４３からアンテナ１５２を介して無線信号を受信するための無線信号受信部１５３と、加速度センサー１３１から受信した加速度の大きさと向きのデータを含む各種のデータやプログラムを格納するためのＨＤＤ１５４（加速度データ記録手段）と、各種のプログラム等がローディングされるＲＡＭ１５６と、各種の制御用のプログラムを記憶したＲＯＭ１５７と、パソコン内の各ブロックに電源を供給するための電源部１５８を備えている。
上記のＨＤＤ１５４には、上記の各歩様判定方法（前方向加速度割合を用いた方法、前後方向加速度総和を用いた方法、及び加速度周波数を用いた方法）によって、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さや、股ＯＡの愚者のリハビリの進度を判定示唆するためのプログラム１６２が格納されている。また、ＨＤＤ１５４には、上記方法に用いられるリサージュ図形やベクトルやグラフを作成するためのグラフ作成プログラム１６３と、被験者の歩行時に加速度センサー１３１から受信した加速度の大きさと向きのデータを格納した歩様ＤＢ１６４とが格納されている。上記のＣＰＵ１５１とプログラム１６２とが、請求の範囲における歩様定量化方法の手段とソフトに相当する。また、上記のＣＰＵ１５１とグラフ作成プログラム１６３とが、請求の範囲におけるベクトル作成手段とリサージュ図形作成手段に相当する。
また、パソコン１３２は、上記のグラフ作成プログラム１６３により１乍成されたグラフ等を表示するためのディスプレイ１５９と、各種の指示入力を行うための操作部１６０とを備えている。
ユーザが操作部１６０を用いて、被験者の歩様判定をパソコン１３２のＣＰＵユ５１に指示すると、パソコン１３２のＣＰＵ１５１は、歩様ＤＢ１６４に格納された加速度の大きさと向きのデータに基き、上記の各歩様判定方法（前方向加速度割合を用いた方法、前後方向加速度総和を用いた方法、及び加速度周波数を用いた方法）により、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さや、股ＯＡの患者のリハビリの進度に関する示唆を自動的に出力する。
上記の実施形態によれば、前方向加速度割合、前後方向加速度総和、及び前後又は左右方向における加速度周波数の各周波数帯域毎の強度に基づいて、被験者の転倒し易さ、又は／及びリハビリの進度を判定示唆が得られる。これにより、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さや、股ＯＡの患者のリハビリの進度を数値的・客観的な定量指標が得られて便利である。
また、本実施形態によれば、従来センサー方式と異なり、データの採取に必要な機器が、高価な床反応力計（フォースプレート）やＣＣＤカメラではなく、安価な加速度センサーのみであるため、必要な機器の購入に要するコストを節約することができる。さらにまた、従来センサー方式と異なり、歩行の評価に必要なデータ採取が、数歩の歩行のみであるため、データを採取するのに股ＯＡ患者等の被験者に大きな負担を強いることを防ぐことができる。
なお、本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上記実施形態では、加速度センサーとして、無線信号を送信可能な加速度センサーを用いたが、有線の加速度センサーを用いてもよい。また、上記実施形態では、加速度センサーとして、被験者の前後、左右、及び上下の全ての方向における加速度の大きさと向きとを検出することが可能な３次元加速度センサーを用いたが、加速度センサーとして、被験者の前後方向及び左右方向のみを検出可能な２次元加速度センサーを用いてもよい。さらにまた、加速度センサーの被験者への装着位置は、必ずしも被験者の第２腰椎に相当する位置に限られず、被験者の体軸の動きの加速度の大きさと向きとを検出することが可能な位置であればよい。また、上記の実施形態では、パソコン１３２のＣＰＵ１５１が被験者の転倒し易さや、股ＯＡの患者のリハビリの進度を自動的に示唆出力する場合の例を示したが、パソコンのＣＰＵが、前方向加速度割合、前後方向加速度総和、又は前後・左右方向における加速度周波数の各周波数帯域毎の強度をディスプレイ上に表示して、医師や被験者が、これらのデータに基づいて、被験者の転倒し易さやリハビリの進度を判断するようにしてもよい。
本発明によって、「基準となる方向」が正確になり誤差がきわめて低減され正確な歩様分析が可能になった。分析に必要となる三次元加速度データをわかりやすく視覚的に表現する方法、歩様を定量的に把握する好適な方法と装置を具体的に提供し、実用的な歩様分析が実現可能となる。
【０００４】
波数解析」日本機械学会 第７６期全国大会講演会講演論文集（ＩＩ），Ｎｏ．９８−３（１９９８−１０），ｐｐ．２８５−２８６．
［００１４］
加速度センサーをもちいて歩様を定量化する多くの試みがなされているが、歩様バランスに注目し、そのバランス判定の明確な手続きは確立にいたっておらず、改善の余地が大いにある。特に歩行バランス判定には、バランスの「基準となる方向」が必要であるが、その方向を決定付ける明確な手続きを確立したものはない。すなわち、加速度センサーを用いた歩様の定量化に関する先行技術のいずれも、漠然とした歩行の前方・後方で加速度データの整理を行っており、座標軸として採用される「基準となる方向」が曖昧である。
［００１５］
「基準となる方向」が曖昧であるがため誤差を生む。つまり、同一方向の加速度ベクトルデータでも基準方向のズレ分の差異が出る。それゆえ、複数の歩行中データを採取しても、測定の際に曖昧設定した基準方向のズレ分の誤差がのるので、正確な歩様分析ができず問題であった。
発明の開示
［００１６］
本発明は、歩様バランスの判定の明確な手続きを提案する。第一に、歩行バランス判定に欠くことのできない「基準となる方向」を決定付ける明確な手続きを提案する。第二に基準方向決定後に、三次元加速度データをわかりやすく視覚的に表現し、歩様を定量的に把握する好適な方法と装置を提案するものである。
［００１７］
本発明の本質は、第一に方向決定基準動作による基準方向決定工程の追加である。第二には、データから歩様バランス・アンバランスを判定する経験的手法（ノウハウ）である。これを以下に説明する。
［００１８］
第一の本発明の歩行動物歩様バランスの定量化方法は、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータを歩行動物の前後・左右・上下に対応した三次元直交座標軸の空間図、または前後・左右・上下のうち二つを座標軸とした二次元直交座標の平面図に図示して歩行動物歩様バランスを定量化する方法であって、三次元加速度センサーを装着した歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の三次元加速度データを採取する工程、前記
波数解析」日本機械学会 第７６期全国大会講演会講演論文集（ＩＩ），Ｎｏ．９８−３（１９９８−１０），ｐｐ．２８５−２８６．
［００１４］
加速度センサーをもちいて歩様を定量化する多くの試みがなされているが、歩様バランスに注目し、そのバランス判定の明確な手続きは確立にいたっておらず、改善の余地が大いにある。特に歩行バランス判定には、バランスの「基準となる方向」が必要であるが、その方向を決定付ける明確な手続きを確立したものはない。すなわち、加速度センサーを用いた歩様の定量化に関する先行技術のいずれも、漠然とした歩行の前方・後方で加速度データの整理を行っており、座標軸として採用される「基準となる方向」が曖昧である。
［００１５］
「基準となる方向」が曖昧であるがため誤差を生む。つまり、同一方向の加速度ベクトルデータでも基準方向のズレ分の差異が出る。それゆえ、複数の歩行中データを採取しても、測定の際に曖昧設定した基準方向のズレ分の誤差がのるので、正確な歩様分析ができず問題であった。
発明の開示
［００１６］
本発明は、歩様バランスの判定の明確な手続きを提案する。第一に、歩行バランス判定に欠くことのできない「基準となる方向」を決定付ける明確な手続きを提案する。第二に基準方向決定後に、三次元加速度データをわかりやすく視覚的に表現し、歩様を定量的に把握する好適な方法と装置を提案するものである。
［００１７］
本発明の本質は、第一に方向決定基準動作による基準方向決定工程の追加である。第二には、データから歩様バランス・アンバランスを判定する経験的手法（ノウハウ）である。これを以下に説明する。
［００１８］
第一の本発明の歩行動物歩様バランスの定量化方法は、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータを歩行動物の前後・左右・上下に対応した三次元直交座標軸の空間図、または前後・左右・上下のうち二つを座標軸とした二次元直交座標の平面図に図示して歩行動物歩様バランスを定量化する方法であって、三次元加速度センサーを装着した歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の三次元加速度データを採取する工程、前記
【０００５】
前後基準動作または左右基準動作における三次元加速度の重力直交水平面成分を抽出する工程、前記抽出工程にて得られた重力直交水平面成分の大きさに基づいて最尤前後または最尤左右方向を決定付ける工程、前記最尤前後または最尤左右方向と重力方向から三次元直交座標の軸方向を決定付ける工程、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータから前記決定付けられた軸方向成分データを得て、前記空間図または平面図に歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータを描画する工程を有するものである。
［００１９］
好適には、歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の三次元加速度データを採取する工程が、三次元加速度センサーを装着した歩行動物を前後または左右に駆動させる基準駆動ボード上に積載し、該基準駆動ボード動作による歩行動物の強制前後基準動作または強制左右基準動作中のデータ採取するのが望ましい。
［００２０］
図１８が、歩行動物の前後基準動作（ａ）（ｂ）、左右基準動作（ｃ）の説明図である。図１８（ａ）に示すように通常の歩行データ採取時の歩行状態で前後基準動作としてもかまわない。すなわち、図１８（ａ）下図に示すような後退動作は必ずしも必要としない。しかし図１８（ｂ）のような前後を強調する動作をさせたほうが最尤方向の決定に好適である。
［００２１］
図１９が、歩行動物を前後または左右に駆動させる基準駆動ボードと強制前後基準動作・強制左右基準動作の説明図であって、Ａ１が歩行動物を前後または左右に駆動させる基凖駆動ボード、Ａ２が歩行動物をＡ１に搭載する際に参照する前後または左右の方向の目安を示すマーカである。ヒトの場合はマーカＡ２を目視で確認して立ち位置と姿勢を確認させてもよい。より正確性を期すためには、固定ベルトなどで歩行動物を該ボードに固定するのが望ましい。
［００２２］
図２０、図２１に左右基準動作から最尤前後または最尤左右方向を得る過程を図示する。図２０にて、（ａ）は、重力方向Ａ３と歩行動物の前後または左右基準動作時の加速度データのベクトル終点軌跡Ａ４の斜視図、（ｂ）は、Ａ４の重力直交水平面Ａ５成分であるＡ６を示す平面図、（ｃ）は、重力直交水平面成分Ａ６の大きさに基づいて
前後基準動作または左右基準動作における三次元加速度の重力直交水平面成分を抽出する工程、前記抽出工程にて得られた重力直交水平面成分の大きさに基づいて最尤前後または最尤左右方向を決定付ける工程、前記最尤前後または最尤左右方向と重力方向から三次元直交座標の軸方向を決定付ける工程、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータから前記決定付けられた軸方向成分データを得て、前記空間図または平面図に歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータを描画する工程を有するものである。
［００１９］
好適には、歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の三次元加速度データを採取する工程が、三次元加速度センサーを装着した歩行動物を前後または左右に駆動させる基準駆動ボード上に積載し、該基準駆動ボード動作による歩行動物の強制前後基準動作または強制左右基準動作中のデータ採取するのが望ましい。
［００２０］
図１８が、歩行動物の前後基準動作（ａ）（ｂ）、左右基準動作（ｃ）の説明図である。図１８（ａ）に示すように通常の歩行データ採取時の歩行状態で前後基準動作としてもかまわない。すなわち、図１８（ａ）下図に示すような後退動作は必ずしも必要としない。しかし図１８（ｂ）のような前後を強調する動作をさせたほうが最尤方向の決定に好適である。
［００２１］
図１９が、歩行動物を前後または左右に駆動させる基準駆動ボードと強制前後基準動作・強制左右基準動作の説明図であって、Ａ１が歩行動物を前後または左右に駆動させる基凖駆動ボード、Ａ２が歩行動物をＡ１に搭載する際に参照する前後または左右の方向の目安を示すマーカである。ヒトの場合はマーカＡ２を目視で確認して立ち位置と姿勢を確認させてもよい。より正確性を期すためには、固定ベルトなどで歩行動物を該ボードに固定するのが望ましい。
［００２２］
図２０、図２１に左右基準動作から最尤前後または最尤左右方向を得る過程を図示する。図２０にて、（ａ）は、重力方向Ａ３と歩行動物の前後または左右基準動作時の加速度データのベクトル終点軌跡Ａ４の斜視図、（ｂ）は、Ａ４の重力直交水平面Ａ５成分であるＡ６を示す平面図、（ｃ）は、重力直交水平面成分Ａ６の大きさに基づいて
【０００６】
決定付けられた最尤前後または最尤左右方向Ａ７を示す平面図であって（ａ）→（ｂ）→（ｃ）順に左右基準動作中に採取されたデータから最尤前後または最尤左右方向を得て座標軸とする。図２１は、図２０同様の説明図であるが、重力直交水平面Ａ５の前後・左右の両方向に現れる加速度データを示した参考図である。
［００２３］
重力直交水平面成分の大きさに基づいて最尤前後または最尤左右方向を決定付ける工程は、大きさが大きい、すなわちベクトルデータの極大値を抽出し、総計的な操作から最尤方向となるデータを選択すればよい。上記方法を装置として構成したものが請求の範囲第９項と第１０項である。
［００２４］
第二発明の歩行動物歩様バランスの定量化方法は、上記基準方向決定法に、さらに以下の経験的手法（ノウハウ）を付加したものである。すなわち、採取データから歩様バランス・アンバランスを判定するにあたって、上記基準方向決定法に準拠した空間図または前後・左右または前後・上下の平面図を描き、視覚的に歩様状況を把握しやすくするとともに次のような判定手法を提案する。
［００２５］
データの視覚化では空間図または平面図に描画される加速度ベクトルデータが、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータの終点であるのが好ましく、歩行動物歩行中の概終点の軌跡が空間図または平面図に描画される。
［００２６］
判定手法のひとつは、空間図または前後・左右または前後・上下の平面図の前記軌跡模様の前半面と後半面の差異、および加速度ベクトルデータから計算される前方向のベクトルの大きさの総和と後方向のベクトルの大きさの総和の差異に基づいて歩様バランスを判定する、である。この方法を装置として構成したものが請求の範囲第１１項である。
［００２７］
判定手法の別法は、歩行動物歩行中の概終点の軌跡が空間図または平面図に描画され、かかる軌跡が空間図または上下・左右平面図の上下軸に対し概対称であるバタフライ（蝶）様形を呈するか否かに基づいて歩様バランスを判定する、である。概対称であるバタフライ（蝶）様形については、後で説明する図１（ｄ）の「３」を参照されたい。この方法を装置として構成したものが請求の範囲第１２項である。
決定付けられた最尤前後または最尤左右方向Ａ７を示す平面図であって（ａ）→（ｂ）→（ｃ）順に左右基準動作中に採取されたデータから最尤前後または最尤左右方向を得て座標軸とする。図２１は、図２０同様の説明図であるが、重力直交水平面Ａ５の前後・左右の両方向に現れる加速度データを示した参考図である。
［００２３］
重力直交水平面成分の大きさに基づいて最尤前後または最尤左右方向を決定付ける工程は、大きさが大きい、すなわちベクトルデータの極大値を抽出し、総計的な操作から最尤方向となるデータを選択すればよい。上記方法を装置として構成したものが請求の範囲第９項と第１０項である。
［００２４］
第二発明の歩行動物歩様バランスの定量化方法は、上記基準方向決定法に、さらに以下の経験的手法（ノウハウ）を付加したものである。すなわち、採取データから歩様バランス・アンバランスを判定するにあたって、上記基準方向決定法に準拠した空間図または前後・左右または前後・上下の平面図を描き、視覚的に歩様状況を把握しやすくするとともに次のような判定手法を提案する。
［００２５］
データの視覚化では空間図または平面図に描画される加速度ベクトルデータが、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータの終点であるのが好ましく、歩行動物歩行中の概終点の軌跡が空間図または平面図に描画される。
［００２６］
判定手法のひとつは、空間図または前後・左右または前後・上下の平面図の前記軌跡模様の前半面と後半面の差異、および加速度ベクトルデータから計算される前方向のベクトルの大きさの総和と後方向のベクトルの大きさの総和の差異に基づいて歩様バランスを判定する、である。この方法を装置として構成したものが請求の範囲第１１項である。
［００２７］
判定手法の別法は、歩行動物歩行中の概終点の軌跡が空間図または平面図に描画され、かかる軌跡が空間図または上下・左右平面図の上下軸に対し概対称であるバタフライ（蝶）様形を呈するか否かに基づいて歩様バランスを判定する、である。概対称であるバタフライ（蝶）様形については、後で説明する図１（ｄ）の「３」を参照されたい。この方法を装置として構成したものが請求の範囲第１２項である。
【０００７】
［００２８］
その他判定手法の別法については、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる歩行動物歩行中の加速度時系列データをフーリエ変換して得られる加速度の周波数領域のデータから歩様のバランスを判定する方法である。
［００２９］
周波数領域データによる判定の第一法は、左右成分フーリエ変換で得られた周波数領域パワスペクトルデータから歩行周期を決定付ける工程、前記歩行周期を含む左右成分周波数領域パワスペクトルデータの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有する歩行動物歩様バランスの定量化方法である。ここで、歩行のための加速度周波数パワが大きくでてくるのは当然であり、左右成分周波数領域パワはある程度観測されるほうがバランスのとれた歩様として好ましい。左右加速度は良好な歩様に必要である。ただし、周波数領域が歩行周期に比べ小さい周期、または大きい周期に現れる場合はバランス異常であると判定する。
［００３０］
周波数領域データによる判定の第二法は、５ヘルツという経験的に得られた判定境界周波数の発見による。すなわち、前後・左右・上下成分時系列データの少なくとも１成分の時系列データをフーリエ変換する工程、フーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータの５ヘルツ未満のパワスペクトルの大きさと分布および／またはフーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータの５ヘルツ以上のパワスペクトルの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有するものである。
［００３１］
周波数領域データによる判定の第三法は、第一法の歩行周期以外の周波数パワで判定するものである。すなわち、左右成分フーリエ変換で得られた周波数領域パワスペクトルデータから歩行周期を決定付ける工程、前記左右成分を含む２つ以上の時系列データをフーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータから前記歩行周期パワスペクトルを排除する工程、前記排除後のパワスペクトルの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有するものであり、歩行による加速度を除外して、それ以外の周波数パワにて歩様判定する。
［００３２］
ここで、歩行による加速度を除外する理由は、前述のように歩行のための加速度周波数パワが大きくでてくるのは当然であるからである。第一法の場合は、歩行のための加速度周波数パワが大きくでてくることを積極的に利用する考
［００２８］
その他判定手法の別法については、歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる歩行動物歩行中の加速度時系列データをフーリエ変換して得られる加速度の周波数領域のデータから歩様のバランスを判定する方法である。
［００２９］
周波数領域データによる判定の第一法は、左右成分フーリエ変換で得られた周波数領域パワスペクトルデータから歩行周期を決定付ける工程、前記歩行周期を含む左右成分周波数領域パワスペクトルデータの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有する歩行動物歩様バランスの定量化方法である。ここで、歩行のための加速度周波数パワが大きくでてくるのは当然であり、左右成分周波数領域パワはある程度観測されるほうがバランスのとれた歩様として好ましい。左右加速度は良好な歩様に必要である。ただし、周波数領域が歩行周期に比べ小さい周期、または大きい周期に現れる場合はバランス異常であると判定する。
［００３０］
周波数領域データによる判定の第二法は、５ヘルツという経験的に得られた判定境界周波数の発見による。すなわち、前後・左右・上下成分時系列データの少なくとも１成分の時系列データをフーリエ変換する工程、フーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータの５ヘルツ未満のパワスペクトルの大きさと分布および／またはフーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータの５ヘルツ以上のパワスペクトルの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有するものである。
［００３１］
周波数領域データによる判定の第三法は、第一法の歩行周期以外の周波数パワで判定するものである。すなわち、左右成分フーリエ変換で得られた周波数領域パワスペクトルデータから歩行周期を決定付ける工程、前記左右成分を含む２つ以上の時系列データをフーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータから前記歩行周期パワスペクトルを排除する工程、前記排除後のパワスペクトルの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有するものであり、歩行による加速度を除外して、それ以外の周波数パワにて歩様判定する。
［００３２］
ここで、歩行による加速度を除外する理由は、前述のように歩行のための加速度周波数パワが大きくでてくるのは当然であるからである。第一法の場合は、歩行のための加速度周波数パワが大きくでてくることを積極的に利用する考
【０００８】
え方であるのに対して、第三法では、歩行のための加速度周波数パワは判定のノイズ（不要情報）であるとし、これを除外し、歩行周期外の周波数スペクトルパターンで歩様を判定する。
［００３３］
もちろん、第一法・第三法の組合せ判定も好適である。すなわち、第一法で、歩行のために現れるはずの周波数パワをチェックするとともに、第三法で、歩行のための加速度周波数パワを除外し、歩行周期外の周波数スペクトルパターンで歩様判定する、という複合判定をしてもよい。その際の第一法のチェックにおいて、加速度の左右成分に注目し判定するのは言うまでもない。
［００３４］
データ処理上のノウハウとしては、加速度時系列データサンプリング時間周期は１００〜２００ヘルツであり、フーリエ変換後のパワスペクトルから５０ヘルツ以上のデータは排除する工程をもち、前記排除後のパワスペクトルデータの隣接周波数３データから５データで移動周波数平均をとる工程をもつのが好ましい。
図面の簡単な説明
［００３５］
［図１］（ａ）は、健常者の歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す前後・左右平面図、（ｂ）は、健常者の歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す前後・上下平面図、（ｃ）は、健常者の歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す上下・左右平面図、（ｄ）は、３がバタフライ（蝶）様の概対象の図形となることを示す模式図。
［図２］（ａ）は、転倒経験のある股ＯＡ患者の歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す前後・左右平面図、（ｂ）は、転倒経験のある股ＯＡ患者の歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す前後・上下平面図、（ｃ）は、転倒経験のある股ＯＡ患者の歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す上下・左右平面図。
［図３］（ａ）は、転倒経験のない股ＯＡ患者の歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す前後・左右平面図、（ｂ）は、転倒
え方であるのに対して、第三法では、歩行のための加速度周波数パワは判定のノイズ（不要情報）であるとし、これを除外し、歩行周期外の周波数スペクトルパターンで歩様を判定する。
［００３３］
もちろん、第一法・第三法の組合せ判定も好適である。すなわち、第一法で、歩行のために現れるはずの周波数パワをチェックするとともに、第三法で、歩行のための加速度周波数パワを除外し、歩行周期外の周波数スペクトルパターンで歩様判定する、という複合判定をしてもよい。その際の第一法のチェックにおいて、加速度の左右成分に注目し判定するのは言うまでもない。
［００３４］
データ処理上のノウハウとしては、加速度時系列データサンプリング時間周期は１００〜２００ヘルツであり、フーリエ変換後のパワスペクトルから５０ヘルツ以上のデータは排除する工程をもち、前記排除後のパワスペクトルデータの隣接周波数３データから５データで移動周波数平均をとる工程をもつのが好ましい。
図面の簡単な説明
［００３５］
［図１］（ａ）は、健常者の歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す前後・左右平面図、（ｂ）は、健常者の歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す前後・上下平面図、（ｃ）は、健常者の歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す上下・左右平面図、（ｄ）は、３がバタフライ（蝶）様の概対象の図形となることを示す模式図。
［図２］（ａ）は、転倒経験のある股ＯＡ患者の歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す前後・左右平面図、（ｂ）は、転倒経験のある股ＯＡ患者の歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す前後・上下平面図、（ｃ）は、転倒経験のある股ＯＡ患者の歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す上下・左右平面図。
［図３］（ａ）は、転倒経験のない股ＯＡ患者の歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形を示す前後・左右平面図、（ｂ）は、転倒
【００１０】
速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す図。
［図１５］上下方向における、健常者、オペ前の股ＯＡ患者、オペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す図。
［図１６］前後方向における、健常者、オペ前の股ＯＡ患者、オペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す図。
［図１７］本発明のセンサーと解析装置の構成図。
［図１８］歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の説明図
［図１９］歩行動物を前後または左右に駆動させる基準駆動ボードと強制前後基準動作・強制左右基準動作の説明図
［図２０］（ａ）は、重力方向Ａ３と歩行動物の前後または左右基準動作時の加速度データのベクトル終点軌跡Ａ４の斜視図、（ｂ）は、Ａ４の重力直交水平面Ａ５成分であるＡ６を示す平面図、（ｃ）は、重力直交水平面成分Ａ６の大きさに基づいて決定付けられた最尤前後または最尤左右方向Ａ７を示す平面図。
［図２１］図２０同様の説明図であるが、重力直交水平面Ａ５の前後・左右の両方向に現れる加速度データを示した図であって、（ａ）は、重力方向Ａ３と歩行動物の前後または左右基準動作時の加速度データのベクトル終点軌跡Ａ４の斜視図、（ｂ）は、Ａ４の重力直交水平面（Ａ５）成分であるＡ６を示す平面図、（ｃ）は、重力直交水平面成分Ａ６の大きさに基づいて決定付けられた最尤前後または最尤左右方向Ａ７を示す平面図。
［図２２］請求の範囲に記載の装置による方法のフローチャート
［図２３］請求の範囲に記載の装置によるその他の方法のフローチャート
発明を実施するための最良の形態
［００３６］
基準方向の決定行程を含む本発明の請求の範囲に記載の装置による方法のフローチャートを図２２に、本発明の請求の範囲に記載の装置によるその他の方法のフローチャートを図２３に示す。これらフローチャートは自明なので説明は略す。基準方向決定後の可視化されたグラフを示しつつ最良の形態を説明する。
［００３７］
本発明は、変形性股関節症（以下、股ＯＡ（ｏｓｔｅｏａｒｔｈｒｏｓｉｓ）という）の患者の転倒し易さ、又は／及びリハビリテーション（以下、リハビリと略す）の進度診断にも利用でき
速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す図。
［図１５］上下方向における、健常者、オペ前の股ＯＡ患者、オペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す図。
［図１６］前後方向における、健常者、オペ前の股ＯＡ患者、オペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す図。
［図１７］本発明のセンサーと解析装置の構成図。
［図１８］歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の説明図
［図１９］歩行動物を前後または左右に駆動させる基準駆動ボードと強制前後基準動作・強制左右基準動作の説明図
［図２０］（ａ）は、重力方向Ａ３と歩行動物の前後または左右基準動作時の加速度データのベクトル終点軌跡Ａ４の斜視図、（ｂ）は、Ａ４の重力直交水平面Ａ５成分であるＡ６を示す平面図、（ｃ）は、重力直交水平面成分Ａ６の大きさに基づいて決定付けられた最尤前後または最尤左右方向Ａ７を示す平面図。
［図２１］図２０同様の説明図であるが、重力直交水平面Ａ５の前後・左右の両方向に現れる加速度データを示した図であって、（ａ）は、重力方向Ａ３と歩行動物の前後または左右基準動作時の加速度データのベクトル終点軌跡Ａ４の斜視図、（ｂ）は、Ａ４の重力直交水平面（Ａ５）成分であるＡ６を示す平面図、（ｃ）は、重力直交水平面成分Ａ６の大きさに基づいて決定付けられた最尤前後または最尤左右方向Ａ７を示す平面図。
［図２２］請求の範囲に記載の装置による方法のフローチャート
［図２３］請求の範囲に記載の装置によるその他の方法のフローチャート
発明を実施するための最良の形態
［００３６］
基準方向の決定行程を含む本発明の請求の範囲に記載の装置による方法のフローチャートを図２２に、本発明の請求の範囲に記載の装置によるその他の方法のフローチャートを図２３に示す。これらフローチャートは自明なので説明は略す。基準方向決定後の可視化されたグラフを示しつつ最良の形態を説明する。
［００３７］
本発明は、変形性股関節症（以下、股ＯＡ（ｏｓｔｅｏａｒｔｈｒｏｓｉｓ）という）の患者の転倒し易さ、又は／及びリハビリテーション（以下、リハビリと略す）の進度診断にも利用でき
【００１１】
るので、データは股ＯＡ患者のものを例とする。
［００３８］
図１（ａ）（ｂ）（ｃ）は、本発明で作成された健常者のリサージュ図形である。すなわち図１（ａ）は、健常者歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１を示す前後・左右平面図、図１（ｂ）は、健常者歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形２を示す前後・上下平面図、図１（ｃ）は、健常者歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形３を示す上下・左右平面図である。
［００３９］
図１（ｄ）は、健常者に現れる顕著なパターンを説明するもので、「３」がバタフライ（蝶）様の概対象の図形であることを示す模式図であって、「３Ｂ」がかかるバタフライ（蝶）様の概対象の図形である。
［００４０］
図２（ａ）（ｂ）（ｃ）は、転倒経験のある股ＯＡの患者のリサージュ図形である。図２（ａ）は、患者歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１１を示す前後・左右平面図、図２（ｂ）は、患者歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１２を示す前後・上下平面図、図２（ｃ）は、患者歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１３を示す上下・左右平面図である。
［００４１］
図３（ａ）（ｂ）（ｃ）は、転倒経験のない股ＯＡの患者のリサージュ図形を示す。図３（ａ）は、患者歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形２１を示す前後・左右平面図、図３（ｂ）は、患者歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形２２を示す前後・上下平面図、図３（ｃ）は、転倒経験のない股ＯＡ患者の歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡２３のリサージュ図形を示す上下・左右平面図である。
［００４２］
図２、図３で特徴的なのは、図２の１４に示す棘波（加速度ベクトル終点軌跡のリサージュ図形の棘状飛び出し突起）、図２の１５および図３の２５に示す前方向加速度総和が大きくなることを示す加速度ベクトル終点軌跡の前方向飛び出しである。これらで歩様アンバランスが視覚的に判定できる。
［００４３］
上記の各図１（ａ）（ｂ）（ｃ）、図２（ａ）（ｂ）（ｃ）及び図３（ａ）（ｂ）（ｃ）においては、被験者画像６を各リサージュ図形と共にパソコンのディスプレイ１５９（図１７参照）に表示する
るので、データは股ＯＡ患者のものを例とする。
［００３８］
図１（ａ）（ｂ）（ｃ）は、本発明で作成された健常者のリサージュ図形である。すなわち図１（ａ）は、健常者歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１を示す前後・左右平面図、図１（ｂ）は、健常者歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形２を示す前後・上下平面図、図１（ｃ）は、健常者歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形３を示す上下・左右平面図である。
［００３９］
図１（ｄ）は、健常者に現れる顕著なパターンを説明するもので、「３」がバタフライ（蝶）様の概対象の図形であることを示す模式図であって、「３Ｂ」がかかるバタフライ（蝶）様の概対象の図形である。
［００４０］
図２（ａ）（ｂ）（ｃ）は、転倒経験のある股ＯＡの患者のリサージュ図形である。図２（ａ）は、患者歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１１を示す前後・左右平面図、図２（ｂ）は、患者歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１２を示す前後・上下平面図、図２（ｃ）は、患者歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形１３を示す上下・左右平面図である。
［００４１］
図３（ａ）（ｂ）（ｃ）は、転倒経験のない股ＯＡの患者のリサージュ図形を示す。図３（ａ）は、患者歩行時における前後・左右方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形２１を示す前後・左右平面図、図３（ｂ）は、患者歩行時における前後・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡のリサージュ図形２２を示す前後・上下平面図、図３（ｃ）は、転倒経験のない股ＯＡ患者の歩行時における左右・上下方向の加速度ベクトルデータの終点軌跡２３のリサージュ図形を示す上下・左右平面図である。
［００４２］
図２、図３で特徴的なのは、図２の１４に示す棘波（加速度ベクトル終点軌跡のリサージュ図形の棘状飛び出し突起）、図２の１５および図３の２５に示す前方向加速度総和が大きくなることを示す加速度ベクトル終点軌跡の前方向飛び出しである。これらで歩様アンバランスが視覚的に判定できる。
［００４３］
上記の各図１（ａ）（ｂ）（ｃ）、図２（ａ）（ｂ）（ｃ）及び図３（ａ）（ｂ）（ｃ）においては、被験者画像６を各リサージュ図形と共にパソコンのディスプレイ１５９（図１７参照）に表示する
【００１２】
ようにしたので、被験者や医師に、被験者の歩き方を動作として捉えた場合の特徴を分かり易く示すことができる。これにより、股ＯＡの患者が自己の歩き方を正確に認識して、効率的なリハビリを行うことができる。上記の各図に表示されたリサージュ図形の元になる加速度の大きさと向きのデータは、全て被験者の第２腰椎に相当する位置に装着した加速度センサーからの出力値である。
［００４４］
被験者が健常者である場合には、上記の図１（ａ）（ｃ）に示されるように、被験者の左方向における加速度の大きさの総和と右方向における加速度の大きさの総和とがほぼ同じ大きさになっている。また、被験者が健常者である場合には、上記の図１（ｂ）（ｃ）に示されるように、被験者の歩行時における上下動がリズミカルであり、図２（ｂ）（ｃ）及び図３（ｂ）（ｃ）に示される、被験者が股ＯＡの患者の場合と異なり、棘波（例えば、図２（ｃ）の１４、及び図３（ｃ）の２４が少ない。さらにまた、被験者が健常者である場合には、図１（ｂ）に示されるように、被験者の前方向における加速度の大きさの総和が、大きくなることはないが、被験者が股ＯＡの患者の場合には、図２（ｂ）の１５及び図３（ｂ）の２５に示されるように、被験者が健常者である場合と比べて、被験者の前方向における加速度の大きさの総和が大きくなる。健常者のリズミカルな歩様は前述のように図１（ｄ）のバタフライ（蝶）様の概対象の図形３Ｂとして把握できる。
［００４５］
以下に請求の範囲に記載された歩行動物の歩様を前後・左右・上下のうちの２つの座標軸を組み合わせたリサージュ図形で視覚化し、歩様を定量化する方法ならびに歩様判定法を適用した例を記載する。
［００４６］
上記図２（ｂ）の１５及び図３（ｂ）の２５に示されるように、被験者が転倒経験のある股ＯＡの患者の場合には、被験者が転倒経験のない股ＯＡの患者の場合と比べて、被験者の前方向における加速度の大きさの総和が大きくなる。図４は、転倒経験のない健常者と転倒経験のある股ＯＡの患者の前方向（への）加速度割合の平均値を示す。以下本明細書において、「前方向加速度割合」とは、前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和との合計値に占める、前方向の加速度の大きさの総和の割合を表す。転倒経験のない健常者の前方向加速度割合の平均値と転倒経験のある股ＯＡの患者の前方向加速度割合の平均値との有意差を検定すると、ｐ（有意差検定による危険率）＜０．００１であった、従って、これらの平均値の間には、統
ようにしたので、被験者や医師に、被験者の歩き方を動作として捉えた場合の特徴を分かり易く示すことができる。これにより、股ＯＡの患者が自己の歩き方を正確に認識して、効率的なリハビリを行うことができる。上記の各図に表示されたリサージュ図形の元になる加速度の大きさと向きのデータは、全て被験者の第２腰椎に相当する位置に装着した加速度センサーからの出力値である。
［００４４］
被験者が健常者である場合には、上記の図１（ａ）（ｃ）に示されるように、被験者の左方向における加速度の大きさの総和と右方向における加速度の大きさの総和とがほぼ同じ大きさになっている。また、被験者が健常者である場合には、上記の図１（ｂ）（ｃ）に示されるように、被験者の歩行時における上下動がリズミカルであり、図２（ｂ）（ｃ）及び図３（ｂ）（ｃ）に示される、被験者が股ＯＡの患者の場合と異なり、棘波（例えば、図２（ｃ）の１４、及び図３（ｃ）の２４が少ない。さらにまた、被験者が健常者である場合には、図１（ｂ）に示されるように、被験者の前方向における加速度の大きさの総和が、大きくなることはないが、被験者が股ＯＡの患者の場合には、図２（ｂ）の１５及び図３（ｂ）の２５に示されるように、被験者が健常者である場合と比べて、被験者の前方向における加速度の大きさの総和が大きくなる。健常者のリズミカルな歩様は前述のように図１（ｄ）のバタフライ（蝶）様の概対象の図形３Ｂとして把握できる。
［００４５］
以下に請求の範囲に記載された歩行動物の歩様を前後・左右・上下のうちの２つの座標軸を組み合わせたリサージュ図形で視覚化し、歩様を定量化する方法ならびに歩様判定法を適用した例を記載する。
［００４６］
上記図２（ｂ）の１５及び図３（ｂ）の２５に示されるように、被験者が転倒経験のある股ＯＡの患者の場合には、被験者が転倒経験のない股ＯＡの患者の場合と比べて、被験者の前方向における加速度の大きさの総和が大きくなる。図４は、転倒経験のない健常者と転倒経験のある股ＯＡの患者の前方向（への）加速度割合の平均値を示す。以下本明細書において、「前方向加速度割合」とは、前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和との合計値に占める、前方向の加速度の大きさの総和の割合を表す。転倒経験のない健常者の前方向加速度割合の平均値と転倒経験のある股ＯＡの患者の前方向加速度割合の平均値との有意差を検定すると、ｐ（有意差検定による危険率）＜０．００１であった、従って、これらの平均値の間には、統
【００１３】
計学的な有意差が認められる。
［００４７］
上記の各リサージュ図形の元になる２方向（前後方向と上下方向、又は前後方向と左右方向）の加速度の大きさと向きのデータに基づいて、２次元の座標平面上に、原点を始点とするベクトルを作成する。そして、作成したベクトルのうち、その向きが前方向のベクトルの大きさを累計して、前方向の加速度の大きさの総和を算出すると共に、その向きが後方向のベクトルの大きさを累計して、後方向の加速度の大きさの総和を算出し、これら前方向と後方向の加速度の大きさの総和に基づいて、上記の前方向加速度割合を求める。何故なら、一般に、上記のベクトルを用いた前方向加速度割合の算出方法を採用することにより、転倒経験のある股ＯＡの患者と転倒経験のない健常者との前方向加速度割合の差が拡大するからである。
［００４８］
次に、図５を参照して、前後方向と上下方向の加速度の大きさと向きのデータに基づいて前方向加速度割合を求める方法について説明する。まず、データ分析用のパソコンのＣＰＵ１５１（図１７参照）が、加速度センサーからの出力値に基づいて求めた前後方向と上下方向の加速度の大きさと向きのデータに基づいて、２次元の座標平面上に、原点Ｏを始点とし、リサージュ図形３１上の点を終点とするベクトルを作成する。例えば、リサージュ図形３１上の点Ｐ１の場合には、作成されるベクトルは、Ｖ１となる。さらに、ＣＰＵ１５１は、リサージュ図形３１上の点Ｐ２、Ｐ３についても、対応するベクトルを作成する。次に、ＣＰＵ１５１は、作成した各ベクトルの大きさを算出する、例えば、上記のベクトルＶｉの場合には、下記の式（１）を用いて、ベクトルの大きさを算出する。
［数１］
［００４９］
ＣＰＵ１５１は、上記のようにして算出したベクトルの大きさのうち、その向きが前方向のベクトル（図６中の第ＩＩ象限と第ＩＩＩ象限に存在する各ベクトル）の大きさを累計して、前方向の加速度の大きさの総和を算出するとともに、その向きが後方向のベクトル（図６中の第Ｉ象限と第ＩＶ象限に存在する各ベクトル）の大きさを累計して、後方向
計学的な有意差が認められる。
［００４７］
上記の各リサージュ図形の元になる２方向（前後方向と上下方向、又は前後方向と左右方向）の加速度の大きさと向きのデータに基づいて、２次元の座標平面上に、原点を始点とするベクトルを作成する。そして、作成したベクトルのうち、その向きが前方向のベクトルの大きさを累計して、前方向の加速度の大きさの総和を算出すると共に、その向きが後方向のベクトルの大きさを累計して、後方向の加速度の大きさの総和を算出し、これら前方向と後方向の加速度の大きさの総和に基づいて、上記の前方向加速度割合を求める。何故なら、一般に、上記のベクトルを用いた前方向加速度割合の算出方法を採用することにより、転倒経験のある股ＯＡの患者と転倒経験のない健常者との前方向加速度割合の差が拡大するからである。
［００４８］
次に、図５を参照して、前後方向と上下方向の加速度の大きさと向きのデータに基づいて前方向加速度割合を求める方法について説明する。まず、データ分析用のパソコンのＣＰＵ１５１（図１７参照）が、加速度センサーからの出力値に基づいて求めた前後方向と上下方向の加速度の大きさと向きのデータに基づいて、２次元の座標平面上に、原点Ｏを始点とし、リサージュ図形３１上の点を終点とするベクトルを作成する。例えば、リサージュ図形３１上の点Ｐ１の場合には、作成されるベクトルは、Ｖ１となる。さらに、ＣＰＵ１５１は、リサージュ図形３１上の点Ｐ２、Ｐ３についても、対応するベクトルを作成する。次に、ＣＰＵ１５１は、作成した各ベクトルの大きさを算出する、例えば、上記のベクトルＶｉの場合には、下記の式（１）を用いて、ベクトルの大きさを算出する。
［数１］
ＣＰＵ１５１は、上記のようにして算出したベクトルの大きさのうち、その向きが前方向のベクトル（図６中の第ＩＩ象限と第ＩＩＩ象限に存在する各ベクトル）の大きさを累計して、前方向の加速度の大きさの総和を算出するとともに、その向きが後方向のベクトル（図６中の第Ｉ象限と第ＩＶ象限に存在する各ベクトル）の大きさを累計して、後方向
【００１４】
の加速度の大きさの総和を算出する。図６に示される例では、向きが前方向のベクトルとは、Ｖ６とＶ７であり、向きが後方向のベクトルとは、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４、Ｖ５である。従って、ＣＰＵ１５１は、図６に示される例では、前方向の加速度の大きさの総和を、下記の式（２）を用いて算出する。
［数２］
［００５０］
また、ＣＰＵ１５１は、図６に示される例では、後方向の加速度の大きさの総和を、下記の式（３）を用いて算出する。
［数３］
［００５１］
ＣＰＵ１５１は、上記の式（２）と式（３）で求めた前方向と後方向の加速度の大きさの総和に基づいて、前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和との合計値を求めて、この合計値に占める、前方向の加速度の大きさの総和の割合を、上記の前方向加速度割合とする。
［００５２］
また、図７に示されるように、被験者が転倒経験のある股ＯＡの患者の場合には、被験者が転倒経験のない健常者の場合と比べて、被験者の前後方向における加速度が全体的に大きくなる。従って、図８に示されるように、転倒経験のある股ＯＡ患者の前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和との合計値（以下、前後方向加速度総和という）の平均値は、転倒経験のない健常者の前後方向加速度総和の平均値よりも大きくなる。ここで、上記の前後方向加速度総柏を求めるのに必要な被験者の前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和の算出には、上記図５及び図６に示される前方向のベクトルの大きさと後方向のベクトルの大きさを累計する方法が用いられる。何故なら、一般に、このベクトルを用いた前後方向加速度総和の算出方法を採用することにより、転倒経験のある股ＯＡの患
の加速度の大きさの総和を算出する。図６に示される例では、向きが前方向のベクトルとは、Ｖ６とＶ７であり、向きが後方向のベクトルとは、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４、Ｖ５である。従って、ＣＰＵ１５１は、図６に示される例では、前方向の加速度の大きさの総和を、下記の式（２）を用いて算出する。
［数２］
また、ＣＰＵ１５１は、図６に示される例では、後方向の加速度の大きさの総和を、下記の式（３）を用いて算出する。
［数３］
ＣＰＵ１５１は、上記の式（２）と式（３）で求めた前方向と後方向の加速度の大きさの総和に基づいて、前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和との合計値を求めて、この合計値に占める、前方向の加速度の大きさの総和の割合を、上記の前方向加速度割合とする。
［００５２］
また、図７に示されるように、被験者が転倒経験のある股ＯＡの患者の場合には、被験者が転倒経験のない健常者の場合と比べて、被験者の前後方向における加速度が全体的に大きくなる。従って、図８に示されるように、転倒経験のある股ＯＡ患者の前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和との合計値（以下、前後方向加速度総和という）の平均値は、転倒経験のない健常者の前後方向加速度総和の平均値よりも大きくなる。ここで、上記の前後方向加速度総柏を求めるのに必要な被験者の前方向の加速度の大きさの総和と後方向の加速度の大きさの総和の算出には、上記図５及び図６に示される前方向のベクトルの大きさと後方向のベクトルの大きさを累計する方法が用いられる。何故なら、一般に、このベクトルを用いた前後方向加速度総和の算出方法を採用することにより、転倒経験のある股ＯＡの患
【００１５】
者と転倒経験のない健常者との前後方向加速度総和の差が拡大するからである。図８に示されるように、転倒経験のない健常者（転倒未経験者）の前後方向加速度総和の平均値と転倒経験のある股ＯＡの患者（転倒経験者）の前後方向加速度総和の平均値との有意差を検定すると、ｐ（有意差検定による危険率）＜０．００１であった。従って、これらの平均値の間には、統計学的な有意差が認められる。
［００５３］
上記のように、前方向加速度割合や前後方向加速度総和の平均値に基づいて、被験者が股ＯＡの患者であるか否かということや、股ＯＡの患者の転倒し易さを、数値的な指標とした客観的示唆を得ることができる。
［００５４］
次に、本発明による加速度周波数を用いた股ＯＡの患者の転倒し易さやリハビリの進度の診断に利用できる歩様判定法について説明する。ここで、上記の加速度周波数とは、歩行動物（被験者）歩行中の前後方向、左右方向、又は上下方向加速度時系列データをフーリエ変換して得られる加速度の周波数領域のデータ（周波数パワスペクトル）のことを指す。
［００５５］
まず、図９及び図１０を参照して、上記の加速度周波数を用いた方法に採用されている被験者の一間歩の歩様（被験者が一歩歩く間の歩様）の検出方法と、従来における被験者の一間歩の歩様の検出方法との相違点について説明する。図９は、健常者の歩行時における各動作のタイミングと、加速度センサーにより求めた上下方向の加速度との関係を表す波線６１を示す。図１０は、股ＯＡ患者の歩行時における各動作のタイミングと、加速度センサーにより求めた上下方向の加速度との関係を表す波線８１を示す．
［００５６］
図９における６３、６４、６５、６６、６８、６９、７０、７１、７３、７４、７５、７６は、それぞれ左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、左足が全体的に地面にべったり付いた瞬間（ｆｏｏｔ ｆｌａｔ）、右足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）、右足のかかとが着地した瞬間（ｒｉｇｈｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足が全体的に地面にべったり付いた瞬間（ｆｏｏｔ ｆｌａｔ）、左足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、左足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）、左足のかかとが着地した瞬間（（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、左足が全体的に地面にべったり付いた瞬間（ｆｏｏｔ ｆｌａｔ）、右足のつま先が地面から離れた
者と転倒経験のない健常者との前後方向加速度総和の差が拡大するからである。図８に示されるように、転倒経験のない健常者（転倒未経験者）の前後方向加速度総和の平均値と転倒経験のある股ＯＡの患者（転倒経験者）の前後方向加速度総和の平均値との有意差を検定すると、ｐ（有意差検定による危険率）＜０．００１であった。従って、これらの平均値の間には、統計学的な有意差が認められる。
［００５３］
上記のように、前方向加速度割合や前後方向加速度総和の平均値に基づいて、被験者が股ＯＡの患者であるか否かということや、股ＯＡの患者の転倒し易さを、数値的な指標とした客観的示唆を得ることができる。
［００５４］
次に、本発明による加速度周波数を用いた股ＯＡの患者の転倒し易さやリハビリの進度の診断に利用できる歩様判定法について説明する。ここで、上記の加速度周波数とは、歩行動物（被験者）歩行中の前後方向、左右方向、又は上下方向加速度時系列データをフーリエ変換して得られる加速度の周波数領域のデータ（周波数パワスペクトル）のことを指す。
［００５５］
まず、図９及び図１０を参照して、上記の加速度周波数を用いた方法に採用されている被験者の一間歩の歩様（被験者が一歩歩く間の歩様）の検出方法と、従来における被験者の一間歩の歩様の検出方法との相違点について説明する。図９は、健常者の歩行時における各動作のタイミングと、加速度センサーにより求めた上下方向の加速度との関係を表す波線６１を示す。図１０は、股ＯＡ患者の歩行時における各動作のタイミングと、加速度センサーにより求めた上下方向の加速度との関係を表す波線８１を示す．
［００５６］
図９における６３、６４、６５、６６、６８、６９、７０、７１、７３、７４、７５、７６は、それぞれ左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、左足が全体的に地面にべったり付いた瞬間（ｆｏｏｔ ｆｌａｔ）、右足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）、右足のかかとが着地した瞬間（ｒｉｇｈｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足が全体的に地面にべったり付いた瞬間（ｆｏｏｔ ｆｌａｔ）、左足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、左足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）、左足のかかとが着地した瞬間（（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、左足が全体的に地面にべったり付いた瞬間（ｆｏｏｔ ｆｌａｔ）、右足のつま先が地面から離れた
【００１６】
瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間〔ｍｉｄｓａｎｃｅ）を示す。
［００５７］
図１０における８３、８５、６６、８８、９０、９１、９３、９５、９６は、それぞれ左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓ ｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間ｍｉｄｓｍｎｃｅ）、右足のかかとが着地した瞬間（ｒｉｇｈｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、左足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅ ｔｏｅ ｏｆｆ）、左足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）、左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｆ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅ ｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）を示す。
［００５８］
従来の歩様の検出方法では、図９における波線６１のピーク６２、６７、７２を、それぞれ左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足のかかとが着地した瞬間（ｒｉｇｈｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ〕、左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）であるとみなして、ピーク６２とピーク６７の間、及びピーク６７とピーク７２の間を被験者の一間歩として、被験者の歩様を検出していた。しかし、図９に示されるように、波線６１のピーク６２、６７、７２と、左右の足のかかとが着地した瞬間６３、６８、７３とは、一致しない場合が多い。従って、波線６１における上記のピーク間を一間歩とみなして被験者の歩様を検出した場合には、正確な歩様の検出を行なうことが難しい。
［００５９］
これに対して、本発明実施例では、左右の足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ；以下、ミッドスタンスという）を基準に、被験者の歩様を検出している。例えば、図９に示されるミッドスタンス６６とミッドスタンス７１との間や、ミッドスタンス７１とミッドスタンス７６との間を一間歩とみなして、被験者の歩様を検出する。一般に、ミッドスタンスの状態では、被験者の体軸の上下方向の動きが一瞬静止するため、加速度センサーにより採取した上下方向における加速度が、ほぼ０になる。これは、図１０に示される股ＯＡ患者の歩行時における波線８１のミッドスタンス８６、９１、９６についても同様である。従って、波線６１や波線８１における加速度が０のポイントの中から、ミッドスタンスに相当するポイントを見つけて、これらのポイントのうち、隣合うポイント間における被験者の歩様を検出することにより、従来の歩様の検出方法と比べて、より正確な歩様の検出を行なうことができる。
瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間〔ｍｉｄｓａｎｃｅ）を示す。
［００５７］
図１０における８３、８５、６６、８８、９０、９１、９３、９５、９６は、それぞれ左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓ ｉｔｅｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間ｍｉｄｓｍｎｃｅ）、右足のかかとが着地した瞬間（ｒｉｇｈｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、左足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅ ｔｏｅ ｏｆｆ）、左足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）、左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｆ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足のつま先が地面から離れた瞬間（ｏｐｐｏｓｉｔｅ ｔｏｅ ｏｆｆ）、右足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ）を示す。
［００５８］
従来の歩様の検出方法では、図９における波線６１のピーク６２、６７、７２を、それぞれ左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）、右足のかかとが着地した瞬間（ｒｉｇｈｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ〕、左足のかかとが着地した瞬間（ｌｅｆｔ ｈｅｅｌ ｃｏｎｔａｃｔ）であるとみなして、ピーク６２とピーク６７の間、及びピーク６７とピーク７２の間を被験者の一間歩として、被験者の歩様を検出していた。しかし、図９に示されるように、波線６１のピーク６２、６７、７２と、左右の足のかかとが着地した瞬間６３、６８、７３とは、一致しない場合が多い。従って、波線６１における上記のピーク間を一間歩とみなして被験者の歩様を検出した場合には、正確な歩様の検出を行なうことが難しい。
［００５９］
これに対して、本発明実施例では、左右の足が地面から一番高く上がった瞬間（ｍｉｄｓｔａｎｃｅ；以下、ミッドスタンスという）を基準に、被験者の歩様を検出している。例えば、図９に示されるミッドスタンス６６とミッドスタンス７１との間や、ミッドスタンス７１とミッドスタンス７６との間を一間歩とみなして、被験者の歩様を検出する。一般に、ミッドスタンスの状態では、被験者の体軸の上下方向の動きが一瞬静止するため、加速度センサーにより採取した上下方向における加速度が、ほぼ０になる。これは、図１０に示される股ＯＡ患者の歩行時における波線８１のミッドスタンス８６、９１、９６についても同様である。従って、波線６１や波線８１における加速度が０のポイントの中から、ミッドスタンスに相当するポイントを見つけて、これらのポイントのうち、隣合うポイント間における被験者の歩様を検出することにより、従来の歩様の検出方法と比べて、より正確な歩様の検出を行なうことができる。
【００１８】
者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す。図１５は、上下方向における、健常者、オペ前の股ＯＡ患者、オペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す。図１６は、前後方向における、健常者、オペ前の股ＯＡ患者、オペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す。図１４及び図１６に示されるように、左右方向及び前後方向における健常者とオペ前の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度は、５ヘルツ以上の高周波数帯域においても、５ヘルツ未満の低周波数帯域においても明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）。また、左右方向及び前後方向におけるオペ前の股ＯＡ患者とオペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度も、５ヘルツ以上の高周波数帯域においても、５ヘルツ未満の低周波数帯域においても、明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）。これらの有意差を検定すると、ｐ（有意差検定による危険率）＜０．０５であった。
［００６３］
これに対して、図１５に示されるように、上下方向における健常者とオペ前の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度は、５ヘルツ以上の高周波数帯域においては、明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）が、５ヘルツ未満の低周波数帯域では、大差がない（統計学的な有意差が認められない）。また、上下方向におけるオベ前の股ＯＡ患者とオペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度についても、５ヘルツ以上の高周波数帯域においては、明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）が、５ヘルツ未満の低周波数帯域では、大差がない（統計学的な有意差が認められない）。
［００６４］
上記の結果から、パノコンのＣＰＵ１５１が、加速度センサーを用いて採取した被験者の前後方向又は左右方向の加速度データに基き、図１１（ａ）（ｂ）又は図１３（ａ）（ｂ）に示されるような加速度周波数の各周波数帯域毎の強度を表すグラフを作成して、股ＯＡの患者の前後方向又は左右方向の加速度周波数について、５ヘルツ以上の周波数帯域における強度が、以前に比べて下がったか否かをチェックすることにより、股ＯＡの患者のリハビリの進度判定に役立てることができる。また、パソコンのＣＰＵ１５１が、加速度センサーを用いて採取した被験者の前後方向又は左右方向の加速度データに基き、図１１（ａ）（ｂ）又は図１３（ａ）（ｂ）に示されるような加速度周波数の各周
者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す。図１５は、上下方向における、健常者、オペ前の股ＯＡ患者、オペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す。図１６は、前後方向における、健常者、オペ前の股ＯＡ患者、オペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の高・低周波数帯域別の平均強度を示す。図１４及び図１６に示されるように、左右方向及び前後方向における健常者とオペ前の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度は、５ヘルツ以上の高周波数帯域においても、５ヘルツ未満の低周波数帯域においても明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）。また、左右方向及び前後方向におけるオペ前の股ＯＡ患者とオペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度も、５ヘルツ以上の高周波数帯域においても、５ヘルツ未満の低周波数帯域においても、明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）。これらの有意差を検定すると、ｐ（有意差検定による危険率）＜０．０５であった。
［００６３］
これに対して、図１５に示されるように、上下方向における健常者とオペ前の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度は、５ヘルツ以上の高周波数帯域においては、明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）が、５ヘルツ未満の低周波数帯域では、大差がない（統計学的な有意差が認められない）。また、上下方向におけるオベ前の股ＯＡ患者とオペ後の股ＯＡ患者の加速度周波数の平均強度についても、５ヘルツ以上の高周波数帯域においては、明らかに相違している（統計学的な有意差が認められる）が、５ヘルツ未満の低周波数帯域では、大差がない（統計学的な有意差が認められない）。
［００６４］
上記の結果から、パノコンのＣＰＵ１５１が、加速度センサーを用いて採取した被験者の前後方向又は左右方向の加速度データに基き、図１１（ａ）（ｂ）又は図１３（ａ）（ｂ）に示されるような加速度周波数の各周波数帯域毎の強度を表すグラフを作成して、股ＯＡの患者の前後方向又は左右方向の加速度周波数について、５ヘルツ以上の周波数帯域における強度が、以前に比べて下がったか否かをチェックすることにより、股ＯＡの患者のリハビリの進度判定に役立てることができる。また、パソコンのＣＰＵ１５１が、加速度センサーを用いて採取した被験者の前後方向又は左右方向の加速度データに基き、図１１（ａ）（ｂ）又は図１３（ａ）（ｂ）に示されるような加速度周波数の各周
【００１９】
波数帯域毎の強度を表すグラフを作成して、被験者の前後方向又は左右方向の加速度周波数について、５ヘルツ以上の周波数帯域における強度をチェックすることにより、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さの判定示唆に役立てることもできる。
［００６５］
また、パソコンのＣＰＵ１５１が、加速度センサーを用いて採取した被験者の前後方向又は左右方向の加速度データに基き、図１１（ａ）（ｂ）又は図１３（ａ）（ｂ）に示されるような加速度周波数の各周波数帯域の強度を表すグラフを作成した後に、医師や被験者が、これらのグラフを見てチェックすることにより、上記の股ＯＡ患者のリハビリの進度や、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さの判定示唆に役立てるようにしてもよい
［００６６］
図１７は、上記の各方法を採用した装置１３０のブロック構成を示す。図示されるように、この装置１３０は、主に加速度センサー１３１とパソコン１３２とより構成されている。加速度センサー１３１は、被験者の前後、左右、及び上下の全ての方向における、体軸の動きの加速度の大きさと向きとを検出するための３次元加速度センサー１４１と、３次元加速度センサー１４１から送られた信号を処理するための信号処理回路１４２と、信号処理回路１４２による処理後の信号をパソコン１３２に送信するための無線信号送信部１４３と、アンテナ１４４と、加速度センサー１３１内の各部に電源を供給するためのバッテリ１４５とを有している。
［００６７］
また、上記のパソコン１３２は、パソコン全体を制御するためのＣＰＵ１５１と、加速度センサー１３１内の無線信号送信部１４３からアンテナ１５２を介して無線信号を受信するための無線信号受信部１５３と、加速度センサー１３１から受信した加速度の大きさと向きのデータを含む各種のデータやプログラムを格納するためのＨＤＤ１５４（加速度データ記録手段）と、各種のプログラム等がローディングされるＲＡＭ１５６と、各種の制御用のプログラムを記憶したＲＯＭ１５７と、パソコン内の各ブロックに電源を供給するための電源部１５８を備えている。
［００６８］
上記のＨＤＤ１５４には、上記の各歩様判定方法（前方向加速度割合を用いた方法、前後方向加速度総和を用いた方法、及び加速度周波数を用いた方法）によって、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さや、股ＯＡの患
波数帯域毎の強度を表すグラフを作成して、被験者の前後方向又は左右方向の加速度周波数について、５ヘルツ以上の周波数帯域における強度をチェックすることにより、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さの判定示唆に役立てることもできる。
［００６５］
また、パソコンのＣＰＵ１５１が、加速度センサーを用いて採取した被験者の前後方向又は左右方向の加速度データに基き、図１１（ａ）（ｂ）又は図１３（ａ）（ｂ）に示されるような加速度周波数の各周波数帯域の強度を表すグラフを作成した後に、医師や被験者が、これらのグラフを見てチェックすることにより、上記の股ＯＡ患者のリハビリの進度や、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さの判定示唆に役立てるようにしてもよい
［００６６］
図１７は、上記の各方法を採用した装置１３０のブロック構成を示す。図示されるように、この装置１３０は、主に加速度センサー１３１とパソコン１３２とより構成されている。加速度センサー１３１は、被験者の前後、左右、及び上下の全ての方向における、体軸の動きの加速度の大きさと向きとを検出するための３次元加速度センサー１４１と、３次元加速度センサー１４１から送られた信号を処理するための信号処理回路１４２と、信号処理回路１４２による処理後の信号をパソコン１３２に送信するための無線信号送信部１４３と、アンテナ１４４と、加速度センサー１３１内の各部に電源を供給するためのバッテリ１４５とを有している。
［００６７］
また、上記のパソコン１３２は、パソコン全体を制御するためのＣＰＵ１５１と、加速度センサー１３１内の無線信号送信部１４３からアンテナ１５２を介して無線信号を受信するための無線信号受信部１５３と、加速度センサー１３１から受信した加速度の大きさと向きのデータを含む各種のデータやプログラムを格納するためのＨＤＤ１５４（加速度データ記録手段）と、各種のプログラム等がローディングされるＲＡＭ１５６と、各種の制御用のプログラムを記憶したＲＯＭ１５７と、パソコン内の各ブロックに電源を供給するための電源部１５８を備えている。
［００６８］
上記のＨＤＤ１５４には、上記の各歩様判定方法（前方向加速度割合を用いた方法、前後方向加速度総和を用いた方法、及び加速度周波数を用いた方法）によって、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さや、股ＯＡの患
【００２０】
者のリハビリの進度を判定示唆するためのプログラム１６２が格納されている。また、ＨＤＤ１５４には、上記方法に用いられるリサージュ図形やベクトルやグラフを作成するためのグラフ作成プログラム１６３と、被験者の歩行時に加速度センサー１３１から受信した加速度の大きさと向きのデータを格納した歩様ＤＢ１６４とが格納されている。上記のＣＰＵ１５１とプログラム１６２とが、請求の範囲における歩様定量化装置の手段とソフトに相当する。また、上記のＣＰＵ１５１とグラフ作成プログラム１６３とが、請求の範囲におけるベクトル作成手段とリサージュ図形作成手段に相当する。
［００６９］
また、パソコン１３２は、上記のグラフ作成プログラム１６３により作成されたグラフ等を表示するためのディスプレイ１５９と、各種の指示入力を行うための操作部１６０とを備えている。
［００７０］
ユーザが操作部１６０を用いて、被験者の歩様判定をパソコン１３２のＣＰＵ１５１に指示すると、パソコン１３２のＣＰＵ１５１は、歩様ＤＢ１６４に格納された加速度の大きさと向きのデータに基き、上記の各歩様判定方法（前方向加速度割合を用いた方法、前後方向加速度総和を用いた方法、及び加速度周波数を用いた方法）により、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さや、股ＯＡの患者のリハビリの進度に関する示唆を自動的に出力する。
［００７１］
上記の実施形態によれば、前方向加速度割合、前後方向加速度総和、及び前後又は左右方向における加速度周波数の各周波数帯域毎の強度に基づいて、被験者の転倒し易さ、又は／及びリハビリの進度を判定示唆が得られる。これにより、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さや、股ＯＡの患者のリハビリの進度を数値的・客観的な定量指標が得られて便利である。
［００７２］
また、本実施形態によれば、従来センサー方式と異なり、データの採取に必要な機器が、高価な床反応力計（フォースプレート）やＣＣＤカメラではなく、安価な加速度センサーのみであるため、必要な機器の購入に要するコストを節約することができる。さらにまた、従来センサー方式と異なり、歩行の評価に必要なデータ採取が、数歩の歩行のみであるため、データを採取するのに股ＯＡ患者等の被験者に大きな負担を強いることを防ぐことができる。
［００７３］
なお、本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、様々な変形が可能である
者のリハビリの進度を判定示唆するためのプログラム１６２が格納されている。また、ＨＤＤ１５４には、上記方法に用いられるリサージュ図形やベクトルやグラフを作成するためのグラフ作成プログラム１６３と、被験者の歩行時に加速度センサー１３１から受信した加速度の大きさと向きのデータを格納した歩様ＤＢ１６４とが格納されている。上記のＣＰＵ１５１とプログラム１６２とが、請求の範囲における歩様定量化装置の手段とソフトに相当する。また、上記のＣＰＵ１５１とグラフ作成プログラム１６３とが、請求の範囲におけるベクトル作成手段とリサージュ図形作成手段に相当する。
［００６９］
また、パソコン１３２は、上記のグラフ作成プログラム１６３により作成されたグラフ等を表示するためのディスプレイ１５９と、各種の指示入力を行うための操作部１６０とを備えている。
［００７０］
ユーザが操作部１６０を用いて、被験者の歩様判定をパソコン１３２のＣＰＵ１５１に指示すると、パソコン１３２のＣＰＵ１５１は、歩様ＤＢ１６４に格納された加速度の大きさと向きのデータに基き、上記の各歩様判定方法（前方向加速度割合を用いた方法、前後方向加速度総和を用いた方法、及び加速度周波数を用いた方法）により、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さや、股ＯＡの患者のリハビリの進度に関する示唆を自動的に出力する。
［００７１］
上記の実施形態によれば、前方向加速度割合、前後方向加速度総和、及び前後又は左右方向における加速度周波数の各周波数帯域毎の強度に基づいて、被験者の転倒し易さ、又は／及びリハビリの進度を判定示唆が得られる。これにより、被験者が股ＯＡ患者であるか否かということや、被験者の転倒し易さや、股ＯＡの患者のリハビリの進度を数値的・客観的な定量指標が得られて便利である。
［００７２］
また、本実施形態によれば、従来センサー方式と異なり、データの採取に必要な機器が、高価な床反応力計（フォースプレート）やＣＣＤカメラではなく、安価な加速度センサーのみであるため、必要な機器の購入に要するコストを節約することができる。さらにまた、従来センサー方式と異なり、歩行の評価に必要なデータ採取が、数歩の歩行のみであるため、データを採取するのに股ＯＡ患者等の被験者に大きな負担を強いることを防ぐことができる。
［００７３］
なお、本発明は、上記実施形態に限られるものではなく、様々な変形が可能である
Claims (12)
- 歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータを歩行動物の前後・左右・上下に対応した三次元直交座標軸の空間図、または前後・左右・上下のうち二つを座標軸とした二次元直交座標の平面図に図示して歩行動物歩様バランスを定量化する方法であって、
三次元加速度センサーを装着した歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の三次元加速度データを採取する工程、
前記前後基準動作または左右基準動作における三次元加速度の重力直交水平面成分を抽出する工程、
前記抽出工程にて得られた重力直交水平面成分の大きさに基づいて最尤前後または最尤左右方向を決定付ける工程、
前記最尤前後または最尤左右方向と重力方向から三次元直交座標の軸方向を決定付ける工程、
歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータから前記決定付けられた軸方向成分データを得て前記空間図または平面図に歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータを描画する工程を有する歩行動物歩様バランスの定量化方法。 - 歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の三次元加速度データを採取する工程が、
三次元加速度センサーを装着した歩行動物を前後または左右に駆動させる基準駆動ボード上に積載し、
該基準駆動ボード動作による歩行動物の強制前後基準動作または強制左右基準動作中のデータ採取である請求の範囲第１項に記載の歩行動物歩様バランスの定量化方法。 - 空間図または平面図に描画される加速度ベクトルデータが、
歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータの終点であり、
歩行動物歩行中の概終点の軌跡が空間図または平面図に描画され、
空間図または前後・左右または前後・上下の平面図の前記軌跡模様の前半面と後半面の差異、および加速度ベクトルデータから計算される前方向のベクトルの大きさの総和と後方向のベクトルの大きさの総和の差異に基づいて歩様バランスを判定する工程をさらに有する請求の範囲第１項または第２項に記載の歩行動物歩様バランスの定量化方法。 - 空間図または平面図に描画される加速度ベクトルデータが、
歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータの終点であり、
歩行動物歩行中の概終点の軌跡が空間図または平面図に描画され、
かかる軌跡が空間図または上下・左右平面図の上下軸に対し概対称であるバタフライ（蝶）様形を呈するか否かに基づいて歩様バランスを判定する工程をさらに有する請求の範囲第１項または第２項に記載の歩行動物歩様バランスの定量化方法。 - 歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる歩行動物歩行中の加速度時系列データをフーリエ変換して得られる加速度の周波数領域のデータから歩様のバランスを判定する方法であって、
三次元加速度センサーを装着した歩行動物が左右基準動作する際の三次元加速度データを採取する工程、
前記左右基準動作における三次元加速度の重力直交水平面成分を抽出する工程、
前記抽出工程にて得られた重力直交水平面成分の大きさに基づいて最尤左右方向を決定付ける工程、
前記最尤左右方向と重力方向から歩行動物歩行中の三次元加速度左右成分の時系列データを得る工程、
得られた左右成分時系列データをフーリエ変換する工程、
前記左右成分フーリエ変換で得られた周波数領域パワスペクトルデータから歩行周期を決定付ける工程、
前記歩行周期を含む左右成分周波数領域パワスペクトルデータの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有する歩行動物歩様バランスの定量化方法。 - 歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる歩行動物歩行中の加速度時系列データをフーリエ変換して得られる加速度の周波数領域のデータから歩様のバランスを判定する方法であって、
三次元加速度センサーを装着した歩行動物が前後基準動作または左右基準動作する際の三次元加速度データを採取する工程、
前記前後基準動作または左右基準動作における三次元加速度の重力直交水平面成分を抽出する工程、
前記抽出工程にて得られた重力直交水平面成分の大きさに基づいて最尤前後または最尤左右方向を決定付ける工程、
前記最尤前後または最尤左右方向と重力方向から歩行動物歩行中の三次元加速度時系列データの前後・左右・上下成分を得る工程、
得られた前後・左右・上下成分時系列データの少なくとも１成分の時系列データをフーリエ変換する工程、
フーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータの5ヘルツ未満のパワスペクトルの大きさと分布および／またはフーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータの5ヘルツ以上のパワスペクトルの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有する歩行動物歩様バランスの定量化方法。 - 歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる歩行動物歩行中の加速度時系列データをフーリエ変換して得られる加速度の周波数領域のデータから歩様のバランスを判定する方法であって、
三次元加速度センサーを装着した歩行動物が前後基準動作または左右基準動作する際の三次元加速度データを採取する工程、
前記前後基準動作または左右基準動作における三次元加速度の重力直交水平面成分を抽出する工程、
前記抽出工程にて得られた重力直交水平面成分の大きさに基づいて最尤前後または最尤左右方向を決定付ける工程、
前記最尤前後または最尤左右方向と重力方向から歩行動物歩行中の三次元加速度時系列データの前後・左右・上下成分を得る工程、
得られた前後・左右・上下成分時系列データのうち少なくとも左右成分を含む２つ以上の時系列データをフーリエ変換する工程、
前記左右成分フーリエ変換で得られた周波数領域パワスペクトルデータから歩行周期を決定付ける工程、
前記左右成分を含む２つ以上の時系列データをフーリエ変換して得られた周波数領域パワスペクトルデータから前記歩行周期パワスペクトルを排除する工程、
前記排除後のパワスペクトルの大きさと分布に基づいて歩様バランスを判定する工程を有する歩行動物歩様バランスの定量化方法。 - 加速度時系列データサンプリング時間周期は100〜200ヘルツであり、
フーリエ変換後のパワスペクトルから50ヘルツ以上のデータは排除する工程をもち、
前記排除後のパワスペクトルデータの隣接周波数3データから5データで移動周波数平均をとる工程をもつ請求の範囲第５項ないし第７項に記載の歩行動物歩様バランスの定量化方法。 - 請求項１に記載された歩行動物歩様バランスの定量化方法を実施する装置であって、
歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータ信号の受信手段、
歩行動物の前後基準動作または左右基準動作の三次元加速度データを受信して、基準動作または左右基準動作における三次元加速度の重力直交水平面成分を抽出する手段、
前記抽出手段にて得られた重力直交水平面成分の大きさに基づいて最尤前後または最尤左右方向を決定付ける手段、
前記最尤前後または最尤左右方向と重力方向から三次元直交座標の軸方向を決定付ける手段、
歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータから前記決定付けられた軸方向成分データを得て、前記空間図または平面図に歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータを描画・表示する手段を有する歩行動物歩様バランスの定量化装置。 - 歩行動物を積載し前後基準動作または左右基準動作を強制的に行わせるための基準駆動ボードを兼備した請求の範囲第９項に記載の歩行動物歩様バランスの定量化装置。
- 空間図または平面図に描画される加速度ベクトルデータが、
歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータの終点であり、
歩行動物歩行中の概終点の軌跡が空間図または平面図に描画され、
空間図または前後・左右または前後・上下の平面図の前記軌跡模様の前半面と後半面の差異判定手段、
加速度ベクトルデータから前方向のベクトルの大きさの総和を求める手段、
加速度ベクトルデータから後方向のベクトルの大きさの総和を求める手段、
前記前半面と後半面の軌跡模様差異または／および前方向と後方向のベクトルの大きさの総和差異に基づいて歩様バランス良好と判定する手段をさらに有する請求の範囲第９項または第１０項に記載の歩行動物歩様バランスの定量化装置。 - 空間図または平面図に描画される加速度ベクトルデータが、
歩行動物に装着された三次元加速度センサーから得られる加速度ベクトルデータの終点であり、
歩行動物歩行中の概終点の軌跡が空間図または平面図に描画され、
かかる軌跡が空間図または平面図の軸方向に対し概対象のバタフライ（蝶）様形を呈した場合に、歩様バランス良好と判定する手段をさらに有する請求の範囲第９項または第１０項に記載の歩行動物歩様バランスの定量化装置。
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